您好，请完成基于pytorch下的EEMD+STL+WOA+LightGBM+ConvLSTM读取csv格式数据的用于多输入单输出时间序列预测的代码，谢谢您。

您好！这是一个比较复杂的任务，但我可以给您提供一个大致的框架，供您参考。请注意，这只是一个参考，具体实现可能需要根据您的具体需求进行一些调整和修改。

首先，需要导入相关的库，包括 pytorch, pandas, numpy, scikit-learn, lightgbm 等。代码如下：

import torch
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import lightgbm as lgb
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
from statsmodels.tsa.seasonal import STL
from PyEMD import EMD
from convlstm import ConvLSTM

其中，`PyEMD` 和 `statsmodels` 分别用于执行 EEMD 和 STL 分解，而 `ConvLSTM` 则是一个自定义的 PyTorch 模块，用于执行 ConvLSTM 网络训练。

接下来，定义一些超参数，包括学习率、时序长度、卷积核大小、LSTM 隐藏单元数等。代码如下：

learning_rate = 0.001
seq_length = 24
kernel_size = 3
hidden_size = 64

然后，我们需要定义一个数据集类，用于读取并处理数据。这里我们将数据存储在一个 CSV 文件中，每行表示一个时序样本。首先，我们需要实现 `__init__` 方法，用于读取数据和进行预处理（如 STL 分解、EEMD 分解等）。代码如下：

class TimeSeriesDataset(Dataset):
    def __init__(self, file_path):
        data = pd.read_csv(file_path)
        data = np.array(data)

        # STL 分解
        stl = STL(data[:, 1], period=24*7)
        data = data[:, 1] - stl.seasonal - stl.resid

        # EEMD 分解
        eemd = EMD()
        imfs = eemd(data)
        data = imfs[0]  # 取第一维 imf

        # 标准化
        scaler = StandardScaler()
        data = scaler.fit_transform(data.reshape(-1, 1))

        self.data = data
        self.targets = data[seq_length:]

这里我们使用 STL 和 EEMD 对原始数据进行了两次分解，最终得到一组 IMFs。然后，我们对 IMFs 的第一维进行标准化处理，并将前 `seq_length` 个数据作为输入数据，后面的数据作为目标数据。

接下来，我们需要实现 `__len__` 和 `__getitem__` 方法，用于对数据进行索引和批量读取。代码如下：

class TimeSeriesDataset(Dataset):
    def __init__(self, file_path):
        ...

    def __len__(self):
        return len(self.targets)

    def __getitem__(self, idx):
        data = self.data[idx:idx+seq_length]
        target = self.targets[idx]
        return data, target

最后，我们需要定义一个 ConvLSTM