VMD-LSTM python

VMD-LSTM是一种结合了变分模态分解（VMD）和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测模型。VMD是一种信号分解方法，可以将复杂的时间序列分解为多个具有不同频率的模态。而LSTM是一种循环神经网络，可以学习和处理时间序列中的长期依赖关系。VMD-LSTM模型在LSTM模型的基础上引入了Attention机制，用于突出重要模态对原始序列的影响力，从而提高了金融时间序列预测的效果。

根据提供的引用内容，这是一种用于金融时间序列预测的模型，其中使用了VMD进行信号分解，然后通过LSTM模型进行预测。模型中还引入了Attention机制，用于加强对重要模态的注意力，以提高预测准确性。