EMD-CNN-LSTM
- 1. 環境準備
- 2. 數據生成（示例數據）
- 3. EMD分解
- 4. 數據預處理
- 5. CNN-LSTM模型定義
- 6. 模型訓練
- 7. 預測與重構
- 8. 性能評估
- 核心公式說明
- 1. 經驗模態分解（EMD）
- 2. CNN-LSTM混合模型
- 參數調優建議
- 擴展方向
- 典型輸出示例
以下是使用Python實現EMD-CNN-LSTM時間序列預測的完整代碼，包含數據生成、經驗模態分解（EMD）、CNN-LSTM混合模型構建、訓練與預測。代碼基于PyEMD和PyTorch框架，適用于非平穩時間序列預測任務。
1. 環境準備
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from PyEMD import EMD
import torch
import to
{ :|: }；:)
