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1 基本定義

CEEMD_MFE_SVM_LSTM神經網絡時序預測算法是一種結合了多種先進技術的復雜預測方法，旨在提高時序預測的準確性和穩定性。下面是對該算法的詳細介紹：

1. CEEMD（完全擴展經驗模態分解）：CEEMD是EMD（經驗模態分解）的一種變體，它通過在分解過程中引入自適應噪聲（AN）來提高分解的準確性和穩定性。與EMD相比，CEEMD能夠更好地處理模態混疊問題，并將原始時間序列分解為一系列固有模式函數（IMF）和一個殘差序列。這些IMF和殘差序列代表了原始信號在不同頻率和時間尺度上的變化。

2. MFE（多尺度特征提取）：在CEEMD分解之后，通過MFE可以從每個IMF中提取出多尺度的特征。這些特征可能包括信號的統計特性、頻域特性、時域特性等。多尺度特征的提取有助于更全面地描述原始信號的特性，并為后續的預測模型提供更豐富的信息。

3. SVM（支持向量機）：SVM是一種監督學習模型，通常用于分類和回歸分析。在時序預測中，SVM可以利用歷史數據和提取的多尺度特征學習到一個模型。這個模型可以捕捉信號中的非線性關系，并用于預測未來的數據點。SVM的優勢在于其對于高維數據的處理能力，以及對于非線性關系的良好捕捉能力。

4. LSTM（長短期記憶神經網絡）：LSTM是一種特殊的循環神經網絡（RNN），特別適用于處理長時間序列相關的問題。LSTM的內部結構由遺忘門、輸入門、輸出門和存儲單元組成，通過這些門控單元的相互作用，LSTM能夠學習到時間序列中的長期依賴關系。在CEEMD_MFE_SVM_LSTM算法中，LSTM可以用于進一步優化SVM的預測結果。通過將每個IMF作為LSTM的輸入，并利用LSTM模型對每個IMF進行預測，可以得到更精確的預測結果。

綜上所述，CEEMD_MFE_SVM_LSTM神經網絡時序預測算法通過結合CEEMD、MFE、SVM和LSTM等多種技術的優勢，旨在提高時序預測的準確性和穩定性。首先，CEEMD利用自適應噪聲將原始時間序列分解為多個IMF和一個殘差序列；然后，通過MFE從每個IMF中提取多尺度的特征；接著，利用SVM學習這些特征并得到一個初步的預測模型；最后，通過LSTM進一步優化這個預測模型，得到最終的預測結果。這種組合方法能夠充分利用各種技術的優點，提高時序預測的準確性和穩定性。在實際應用中，CEEMD_MFE_SVM_LSTM算法可以應用于各種領域，如金融市場預測、氣象預報、能源消耗預測等。

2 出圖效果

附出圖效果如下：

3 代碼獲取

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