emd-cnn-lstm模型

EMD-CNN-LSTM模型是一种结合了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN) 和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM) 的综合深度学习模型。它主要用于处理时间序列数据，特别是在信号处理、金融预测等领域。

EMD能够分解非线性和非平稳的时间序列信号，将复杂的信号拆分成一组相对简单的固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），以及残余趋势。CNN擅长提取局部特征，而LSTM则能够捕捉长期依赖，因为它们能够通过门控机制存储并忘记信息。

这种模型的工作流程通常包括以下几个步骤：
1. 使用EMD分解原始信号，得到IMFs和残差信号。
2. 将IMFs和残差作为输入，先通过CNN提取特征。
3. 特征图再通过LSTM层进行处理，捕捉时间序列中的时序关联。
4. 最后，将LSTM输出连接到全连接层进行分类或回归任务。