EMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了经验模态分解(EMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测方法。
EMD是一种处理非平稳信号的方法,可以将复杂信号分解为一系列固有模式函数(IMF)和一个残差序列。每个IMF分量都应满足一定的条件,包括在整个时间范围内,局部极值点和过零点的数量必须相等或最多相差一个;在任何时间点,局部最大包络和局部最小包络的平均值必须为0。由于EMD方法可以处理非线性、非平稳信号序列,因此在处理时间序列数据时具有明显的优势。
LSTM是一种深度学习中的流行方法,尤其在解决长时间序列相关性问题上具有独特优势。LSTM的内部结构由遗忘门、输入门、输出门和存储单元组成,通过这些门控单元的相互作用,LSTM能够学习到时间序列中的长期依赖关系。
EMD-LSTM算法首先使用EMD方法对原始时间序列数据进行分解,得到一系列IMF和残差序列。然后,将每个IMF序列作为LSTM网络的输入,对未来的值进行预测。通过训练LSTM网络,可以学习到每个IMF序列中的时间依赖关系,从而实现对原始时间序列的准确预测。
EMD-LSTM算法在时间序列预测领域具有广泛的应用前景,尤其适用于处理非线性、非平稳信号。通过结合EMD和LSTM的优势,该算法能够更好地捕捉时间序列中的复杂模式,提高预测的准确性和稳定性。在实际应用中,EMD-LSTM算法可以应用于各种领域,如金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等。