MATLAB EMD-PCA-LSTM回归模型

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1 基本定义

该回归预测模型主要依赖于EMD-PCA-LSTM技术的融合与优化机制，在数据预处理阶段通过经验模态分解将原始时间序列分解为若干个子序列；随后利用主成分分析对提取出的特征进行降维处理；接着采用长短期记忆网络构建非线性预测模型；通过这种多级嵌套式的组合架构实现了数据特征的有效提取与长期依存关系的精准建模；最终构建出一种更具鲁棒性的回归预测体系

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种自适应的时间序列分析方法

主成分分析法（PCA） 是一种有效的降维方法。它旨在同时保留数据集中大部分方差并降低维度。该方法通过正交变换将原始变量转化为一组彼此线性不相关的新的变量，并且这些新生成的变量即为主成分。该方法能够有效提取数据中的关键特征，并从而简化模型结构并去除噪声。

长短期记忆网络（LSTM） ：作为一种独特的循环神经网络模型，在深度学习领域中被广泛应用于处理复杂的序列数据问题。该模型通过三重机制——输入机制、遗忘机制与输出机制调节信息传递过程，在捕捉时间序列中的长期相关性方面展现出显著的优势，并能有效避免传统循环神经网络在训练过程中可能出现的梯度消失或梯度爆炸现象；特别地，在涉及时间序列建模与预测的任务中表现出色，并