提供EEMD-ConvLSTM的读取csv数据的多输入单输出的时序训练及预测代码，其中数据前80%为训练集，后20%为测试集解；EEMD对输出数据进行分解。

由于没有提供具体的数据集，我将提供一个基本的代码框架，可以根据实际情况进行调整。本代码框架包括以下几个部分：

1. 数据读取：从CSV文件中读取数据，将前80%的数据作为训练集，后20%的数据作为测试集。
2. 数据预处理：将数据进行归一化处理，以便于训练模型。
3. EEMD分解：使用EEMD对输出数据进行分解。
4. 模型训练：使用EEMD-ConvLSTM模型对训练数据进行训练。
5. 模型预测：使用训练好的模型对测试数据进行预测，并将预测结果进行逆归一化处理。
6. 结果评估：计算预测结果与真实结果之间的误差，并绘制预测结果与真实结果的对比图。

以下是代码实现的详细步骤：

1. 数据读取

import pandas as pd
import numpy as np

# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
data = data.dropna()
data = data.values

# 将前80%的数据作为训练集，后20%的数据作为测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size, :]
test_data = data[train_size:, :]

2. 数据预处理

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 将数据进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
train_data = scaler.fit_transform(train_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

3. EEMD分解

import pyeemd

# 对输出数据进行EEMD分解
eemd = pyeemd.eemd
imfs = eemd(train_data[:, 1], max_imf=4)
train_data = np.concatenate((train_data[:, 0].reshape(-1, 1), imfs.T), axis=1)
imfs = eemd(test_data[:, 1], max_imf=4)
test_data = np.concatenate((test_data[:, 0].reshape(-1, 1), imfs.T), axis=1)

4. 模型训练

from keras.models import Sequential
from keras.layers import ConvLSTM2D, Dense

# 构建EEMD-ConvLSTM模型
model = Sequential()
model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1, 3), activation='relu', input_shape=(None, 5, 1, 1), padding='same', return_sequences=True))
model.add(ConvLSTM2D(filters=32, kernel_size=(1, 3), activation='relu', padding='same', return_sequences=True))
model.add(ConvLSTM2D(filters=1, kernel_size=(1, 3), activation='sigmoid', padding='same', return_sequences=False))
model.add(Dense(units=1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
train_x = []
train_y = []
for i in range(7, len(train_data)):
    train_x.append(train_data[i