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

以下是一个示例代码，其中使用 EEMD（经验模态分解）对输入时间序列进行处理，并使用 XGBoost、LightGBM 和 ConvLSTM 进行多输入时间序列预测。在这个示例中，我们使用 pandas 库读取 CSV 格式的数据，并使用 sklearn 库进行数据划分和归一化处理。

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from pyhht.emd import EEMD
from xgboost import XGBRegressor
from lightgbm import LGBMRegressor
from keras.models import Sequential
from keras.layers import ConvLSTM2D, Dense

然后，我们需要定义一些函数来准备数据。首先是 `load_data()` 函数，它读取 CSV 文件并将其转换为 numpy 数组：

def load_data(filename):
    df = pd.read_csv(filename)
    return df.values

接下来是 `prepare_input_data()` 函数，它将输入数据按照给定的时间步长和滑动窗口大小进行处理，并将它们转换为三维数组：

def prepare_input_data(data, n_steps, n_windows):
    X = []
    for i in range(0, len(data) - n_steps * n_windows + 1, n_steps):
        window = data[i:i + n_steps * n_windows:n_steps]
        X.append(window.reshape((n_windows, n_steps, data.shape[1])))
    return np.array(X)

接下来是 `prepare_output_data()` 函数，它将输出数据按照给定的时间步长进行处理，并将其转换为一维数组：

def prepare_output_data(data, n_steps):
    y = data[n_steps::n_steps]
    return y.ravel()

最后是 `split_data()` 函数，它将数据划分为训练集和测试集，并对它们进行归一化处理：

def split_data(X, y, test_size):
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, shuffle=False)
    scaler = StandardScaler()
    X_train = scaler.fit_transform(X_train.reshape(-1, X_train.shape[-1])).reshape(X_train.shape)
    X_test = scaler.transform(X_test.reshape(-1, X_test.shape[-1])).reshape(X_test.shape)
    y_scaler = StandardScaler()
    y_train = y_scaler.fit_transform(y_train.reshape(-1, 1)).ravel()
    y_test = y_scaler.transform(y_test.reshape(-1, 1)).ravel()
    return X_train, X_test, y_train, y_test, y_scaler

接下来，我们需要定义一个函数来使用 EEMD 对输入数据进行处理：

def eemd_decomposition(data, n_imfs):
    eemd = EEMD()
    imfs = eemd.eemd(data, max_imf=n_imfs)
    return imfs.T

现在我们已经准备好处理输入数据并对其进行 EEMD 处理了。接下来，我们可以开始使用各种模型进行多输入时间序列预测。

首先，我们使用 XGBoost