python小波分解，lstm预测

小波分解和LSTM是两个不同的技术，可以结合使用来进行时间序列预测。

小波分解是一种将信号分解成不同频率的小波基函数的方法。它可以将一个时间序列信号分解成多个子信号，从而更好地理解信号的局部特征。在Python中，可以使用PyWavelets库来进行小波分解。

LSTM是一种常用的循环神经网络，它可以学习长期依赖性，适用于时间序列预测任务。在Python中，可以使用Keras库来构建LSTM模型。

结合使用小波分解和LSTM，可以先对时间序列信号进行小波分解，然后将分解后的子信号输入到LSTM模型中进行预测。这样可以更好地捕捉信号的局部特征和长期依赖性，提高预测准确率。