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时序预测 | Python实现VMD-CNN-LSTM时间序列预测
目录
- 时序预测 | Python实现VMD-CNN-LSTM时间序列预测
- 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
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