写一下EEMD+XGBoost+LightGBM+ConvLSTM读取csv格式数据的可以用于多输入时间序列预测的代码

下面是一个使用 EEMD, XGBoost, LightGBM 和 ConvLSTM 的代码示例，用于多输入时间序列预测。该示例使用 Python 语言和 Pandas 库读取 CSV 格式的数据文件。

首先，我们需要安装所需的 Python 包：

!pip install PyEMD xgboost lightgbm keras tensorflow pandas numpy scikit-learn

然后，我们需要导入所需的 Python 库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from PyEMD import EEMD
import xgboost as xgb
import lightgbm as lgb
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, ConvLSTM2D

接下来，我们读取 CSV 文件并进行数据预处理。这里我们假设我们有两个输入时间序列 `X1` 和 `X2`，以及一个输出时间序列 `y`：

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 获取输入时间序列
X1 = data['X1'].values.reshape(-1, 1)
X2 = data['X2'].values.reshape(-1, 1)

# 获取输出时间序列
y = data['y'].values.reshape(-1, 1)

# 对输入和输出时间序列进行归一化
scaler_X1 = MinMaxScaler()
X1_scaled = scaler_X1.fit_transform(X1)

scaler_X2 = MinMaxScaler()
X2_scaled = scaler_X2.fit_transform(X2)

scaler_y = MinMaxScaler()
y_scaled = scaler_y.fit_transform(y)

接下来，我们使用 EEMD 对输入时间序列进行分解，以获取其内在模态函数（IMFs）：

# 对 X1 和 X2 进行 EEMD 分解
eemd = EEMD(trials=50)
IMFs_X1 = eemd.eemd(X1_scaled.flatten())
IMFs_X2 = eemd.eemd(X2_scaled.flatten())

# 获取 IMFs 的数量
num_IMFs = IMFs_X1.shape[0]

# 将 IMFs 转换为 numpy 数组
IMFs_X1 = np.array(IMFs_X1).T
IMFs_X2 = np.array(IMFs_X2).T

接下来，我们将 IMFs 和归一化的输出时间序列 `y_scaled` 组合成多输入时间序列数据：

# 组合 IMFs 和输出时间序列 y_scaled
data_X = np.hstack((IMFs_X1, IMFs_X2, y_scaled))

# 定义训练数据集和测试数据集的大小
train_size = int(0.7 * len(data_X))
test_size = len(data_X) - train_size

# 划分训练数据集和测试数据集
train_data, test_data = data_X[0:train_size,:], data_X[train_size:len(data_X),:]

# 定义训练数据集和测试数据集的输入和输出数据
train_X, train_y = train_data[:,:num_IMFs*2], train_data[:,num_IMFs*2:]
test_X, test_y = test_data[:,:num_IMFs*2], test_data[:,num_IMFs*2:]

接下来，我们使用 XGBoost