EMD-GRU/GRU基于经验模态分解和门控循环单元的时间序列预测

EMD-GRU/GRU是一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit）的时间序列预测方法。EMD-GRU结合了经验模态分解和GRU模型的优势，用于对非平稳时间序列进行预测。

首先，EMD是一种信号处理方法，它将非平稳时间序列分解为一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs），每个IMF表示一种不同的尺度或频率成分。通过IMFs的叠加，可以重构原始时间序列。

然后，GRU是一种递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，它具有门控机制，可以有效地捕捉序列中的长期依赖关系。GRU模型通过学习时间序列的历史信息来预测未来的值。

在EMD-GRU中，首先对非平稳时间序列进行EMD分解得到IMFs。然后，将每个IMF作为输入序列，使用GRU模型进行训练和预测。最后，将每个IMF的预测结果进行重构，得到最终的时间序列预测结果。

通过将EMD和GRU相结合，EMD-GRU可以更好地处理非平稳时间序列的预测问题，并且能够捕捉到不同尺度或频率成分的特征。这种方法在一些时间序列预测任务中已经取得了较好的效果。