vmd-lstm预测模型代码matlab

以下是一个基本的vmd-lstm预测模型的matlab代码示例：

% 设置参数
num_features = 1; % 特征数量
num_components = 3; % VMD分量数量
num_epochs = 100; % 训练epochs数量
batch_size = 64; % batch大小
hidden_units = 128; % LSTM隐藏单元数量

% 加载数据
data = load('data.mat');
x_train = data.x_train;
y_train = data.y_train;
x_test = data.x_test;
y_test = data.y_test;

% 创建VMD层
vmd_layer = vmdLayer(num_components, num_features);

% 创建LSTM层
lstm_layer = lstmLayer(hidden_units, num_features);

% 创建模型
model = createLstmVmdModel(vmd_layer, lstm_layer, num_components, num_features);

% 训练模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', num_epochs, ...
    'MiniBatchSize', batch_size, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false);
model = trainModel(model, x_train, y_train, options);

% 预测
y_pred = predictModel(model, x_test);

% 绘制结果
plotResults(y_test, y_pred);

在上面的代码中，我们首先设置了一些参数，如特征数量、VMD分量数量、训练epochs数量等。然后我们加载了训练和测试数据。接下来，我们创建了VMD层和LSTM层，并使用这些层创建了模型。然后我们使用训练数据训练了模型，并使用测试数据进行了预测。最后，我们绘制了真实值和预测值的比较图。