vmd加lstm预测pytorch

### 使用 PyTorch 实现 VMD 和 LSTM 结合的时间序列预测

#### 准备工作
为了实现VMD和LSTM结合的方法，在准备阶段需要安装必要的库，如`pytorch`, `numpy`等。此外，还需要引入变分模态分解(VMD)的相关包。

pip install numpy torch vmdpy

#### 数据预处理
对于时间序列数据而言，先利用VMD算法对其进行分解，得到多个本征模函数(IMF)，这有助于后续更精准地捕捉不同频率下的特征变化[^1]。

from vmdpy import VMD
import numpy as np

def apply_vmd(signal, alpha=2000, tau=0.1, K=5, DC=0, init=1, tol=1e-7):
    u, _, _ = VMD(signal, alpha, tau, K, DC, init, tol)
    return u.sum(axis=0)

# 假设data为输入的时间序列数组
processed_data = apply_vmd(data)

#### 构建LSTM网络结构
定义一个简单的LSTM模型架构，此部分采用PyTorch框架完成。这里构建了一个具有单层双向LSTM单元的基础版本，当然也可以根据实际需求调整层数和其他超参数设置。

import torch.nn as nn

class LSTMPredictor(nn.Module):
    def __init__(self, input_size=1, hidden_layer_size=100, output_size=1):
        super().__init__()
        self.hidden_layer_size = hidden_layer_size
        
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size, batch_first=True, bidirectional=True)
        
        self.linear = nn.Linear(hidden_layer_size * 2, output_size)  # 双向故乘以2
    
    def forward(self, x):
        lstm_out, (h_n, c_n) = self.lstm(x.unsqueeze(-1))
        predictions = self.linear(lstm_out[:, -1])
        return predictions.squeeze()

#### 训练过程
设定损失函数与优化器，并执行迭代训练流程。注意这里的输入应当是经过VMD处理后的数据片段。

model = LSTMPredictor().cuda() if torch.cuda.is_available() else LSTMPredictor()

loss_function = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(epochs):
    model.train()
    
    optimizer.zero_grad()
    
    y_pred = model(torch.tensor(processed_data).float())
    
    single_loss = loss_function(y_pred, target_tensor.float())  # 需要提前准备好目标张量target_tensor
    
    single_loss.backward()
    optimizer.step()

#### 测试评估
最后一步是对测试集上的表现进行评价，通常会计算均方误差(MSE)或其他指标来衡量预测精度。

with torch.no_grad():
    test_predictions = []
    for seq in test_sequences:
        processed_seq = apply_vmd(seq)
        pred = model(torch.tensor(processed_seq).unsqueeze_(0).float()).item()
        test_predictions.append(pred)