MATLABMVMDMFE_SVM_LSTM神经网络用于时序预测

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1 基本定义

基于多种时序数据特征的深度学习预测模型结合了多变量多尺度分解技术（MVMD）、多层次特征提取机制（MFE）、支持向量机理论（SVM）以及长短期记忆神经网络架构（LSTM）。该模型旨在通过系统性地融合各项核心组件的能力，在复杂多元时间序列分析中实现精准预测。本文将深入探讨该算法的设计与应用。具体而言：首先通过MVMD对原始数据进行多层次分解；随后利用MFE提取各层次特征；接着基于SVM构建高效的分类模型；最后以LSTM为时间序列建模提供强大的动态捕捉能力；通过这种有机整合的方式实现了对多元时间序列的精准预测

1. 多变量多尺度分解（MVMD）

MVMD 作为一种专门用于分析多元数据集合的技术，在多维数据分析领域具有重要价值。该技术能够同步处理多维度的时间序列数据，在同一过程中完成其内部的各种操作步骤。相较于基于单一时间序列的传统分析手段,** MVMD **能够更好地捕捉复杂的动态关系并提供更为全面的数据解读结果

通过MVMD方法实现多个非平稳时间序列的分离过程，在此过程中生成了一