时序预测 | Python实现VMD-CNN-LSTM时间序列预测
目录
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- 时序预测 | Python实现VMD-CNN-LSTM时间序列预测
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- 预测效果
- 基本介绍
- 模型描述
- 代码设计
预测效果
基本介绍
VMD-CNN-LSTM 是一种混合深度学习模型,结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的优势,用于时间序列预测。这种模型在处理复杂时间序列数据时表现出色,能够捕捉数据中的局部和全局特征,同时考虑时间序列的时序依赖性。
以下是 VMD-CNN-LSTM 时间序列预测模型的基本步骤和组件:
变分模态分解(VMD):
VMD 是一种信号处理方法,用于将原始时间序列分解为多个模态分量。这些分量代表时间序列中的不同频率或周期性成分。
通过 VMD,我们可以将复杂的时间序列分解为更简单、更易于处理的子序列。
卷积神经网络ÿ