vmd-lstm matlab

VMD-LSTM是一种基于VMD分解和LSTM模型的时间序列预测方法。下面是使用MATLAB实现VMD-LSTM的步骤：

1.首先，需要下载并安装MATLAB工具箱“Deep Learning Toolbox”和“Signal Processing Toolbox”。

2.将时间序列数据导入MATLAB中，并进行必要的预处理，例如归一化、平滑等。

3.使用MATLAB中的VMD函数对时间序列进行分解，得到多个子带信号。

4.将分解后的子带信号输入到LSTM模型中进行训练和预测。

5.根据预测结果进行后续的分析和决策。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现VMD-LSTM模型的训练和预测：

% 导入时间序列数据
data = readmatrix('data.csv');

% 数据预处理
data = normalize(data);

% VMD分解
[IMF,residue] = VMD(data);

% 构建LSTM模型
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(10)
    lstmLayer(100,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

% 训练LSTM模型
XTrain = IMF(:,1:end-1);
YTrain = IMF(:,2);
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers);

% 预测未来10个时间步长的数据
XTest = IMF(:,end);
YPred = predict(net,XTest,'MiniBatchSize',1,'SequenceLength',10);

% 可视化预测结果
plot(data)
hold on
plot([length(data):length(data)+9],YPred)