MATLABtvfemdMFE-SVM-LSTM神经网络时序预测算法

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1 基本定义

该神经网络模型整合了变分模态分解技术（TVF-EMD）、多尺度特征提取方法（MFE）、基于聚类的支持向量机扩展模块（SVM）以及长短期记忆单元组成的深度学习架构（LSTM），形成了一个复杂的综合预测体系。

1. 变分模态分解（TVF-EMD）

TVF-EMD 属于自适应信号处理技术的一种，在时间序列分析中表现出显著的有效性。该算法能够将输入的时间序列数据分割为若干固有模式函数（IMFs）以及余波项。TVF-EMD 基于经验模式分析理论发展而来，并在一定程度上继承了传统经验模态分解法的特性。通过采用变分法原理对算法进行优化设计，从而实现了更高程度的精确性和稳定性。

借助时间序列分解方法TVF-EMD（ Toolkit for Variance-based Frequency Empirical Mode Decomposition），该算法能够精准地提取出时间序列中蕴含的复杂振荡模式与长期趋势，并为后续预测过程提供更为可靠的数据表征基础。每一个Intrinsic Mode Function