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1 基本定義

MVMD_MFE_SVM_LSTM神經網絡時序預測算法結合了多變量多尺度分解（MVMD）、多尺度特征提取（MFE）、支持向量機（SVM）和長短期記憶神經網絡（LSTM）的方法，旨在實現對多變量時間序列的高精度預測。以下是關于該算法的詳細介紹：

1. 多變量多尺度分解（MVMD）

• MVMD是一種針對多變量時間序列的分解方法，它能夠對多個時間序列同時進行經驗模態分解。與單變量時間序列分解方法不同，MVMD能夠考慮到多個時間序列之間的相互關系，提取出每個時間序列中的復雜模式和趨勢。

• 通過MVMD，多個時間序列被分解為一系列固有模式函數（IMF）和殘差項。這些IMF和殘差項代表了原始時間序列中的不同頻率和尺度成分，為后續的特征提取和預測提供了基礎。

2. 多尺度特征提取（MFE）

• MFE技術用于從MVMD得到的IMF和殘差項中提取多尺度特征。這些特征包括統計特性、頻域特性、時域特性等，能夠全面描述每個IMF和殘差項在不同尺度上的行為。

• 通過MFE，算法能夠捕捉到多變量時間序列中的局部和全局模式，為后續的預測模型提供更豐富、更有代表性的信息。

3. 支持向量機（SVM）

• SVM是一種常用的監督學習算法，適用于處理分類和回歸問題。在MVMD_MFE_SVM_LSTM算法中，SVM被用來初步預測每個IMF和殘差項的未來值。

• 利用歷史數據和MFE提取的多尺度特征，SVM可以訓練多個獨立的預測模型，每個模型對應一個IMF或殘差項。這些模型能夠捕捉到數據中的非線性關系，并為后續的LSTM模型提供初始預測結果。

4. 長短期記憶神經網絡（LSTM）

• LSTM是一種特殊的循環神經網絡（RNN），特別適合處理具有長期依賴關系的時間序列數據。在MVMD_MFE_SVM_LSTM算法中，LSTM用于進一步優化SVM的初步預測結果。

• LSTM接收SVM的預測結果和MFE提取的多尺度特征作為輸入，通過其內部的記憶單元和門控機制，學習到時間序列中的長期依賴關系。LSTM模型可以對每個IMF和殘差項進行更精確的預測。

綜上所述，MVMD_MFE_SVM_LSTM神經網絡時序預測算法結合了多變量多尺度分解、多尺度特征提取、聚類后展開支持向量機和長短期記憶神經網絡的優點，實現對多變量時間序列的高精度預測。這種算法在金融市場預測、氣象預報、能源消耗預測等領域具有廣泛的應用前景。然而，需要注意的是，該算法的計算復雜度較高，需要適當的優化和調整以適應不同的應用場景。

2 出圖效果

附出圖效果如下：

3 代碼獲取

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