多变量预测的EEMD的Matlab代码示例

在MATLAB中，Empirical Mode Decomposition (EEMD)是一种常用的时间序列分解方法，特别是在处理非线性和非平稳信号时。对于多变量预测，结合EEMD和例如ARIMA模型等预测技术，可以先对每个变量独立地进行EEMD分解，然后对得到的IMFs（Intrinsic Mode Functions）进行建模，最后再将预测结果组合起来。

以下是一个简单的多变量EEMD预测的MATLAB代码示例：

% 加载数据
data = load('your_data.mat'); % 替换为实际数据文件名

% 初始化EEMD函数
eemd = eemd;

% 对每个变量独立进行EEMD分解
imfs = cellfun(@(x)eemd(x), data, 'UniformOutput', false);

% 对每个IMF应用ARIMA模型
for i = 1:size(imfs, 2)
    [model, ~] = arima(imfs{i}); % 这里假设我们已经有了预训练好的ARIMA模型，如果没有，需要先拟合
    predicted_imf{i} = forecast(model, future_steps); % future_steps是你想要预测的步数
end

% 合并预测结果
predicted_data = zeros(size(data));
for i = 1:length(predicted_imf{1})
    for j = 1:length(predicted_imf)
        predicted_data(:, i) = [predicted_data(:, i); predicted_imf{j}(i)];
    end
end

% 可能还需要根据实际情况调整和优化

注意这只是一个基本示例，实际使用中可能需要根据数据特性、噪声处理和预测模型的选择进行调整。此外，`forecast`函数可能会因MATLAB版本不同而略有差异。