写一下EEMD+XGBoost+LightGBM+LSTM代码

这是一个比较复杂的机器学习模型融合的代码，需要很多前置知识和数据预处理，以下是一些伪代码：

1. 数据预处理

首先需要准备好数据集，将其分成训练集和测试集，并进行特征提取和降维等操作。

2. EEMD

对于每个样本，使用 EEMD（经验模态分解）方法对其进行信号分解，得到若干个 IMF（固有模态函数），并将其作为输入特征。

3. XGBoost

使用 XGBoost 模型对 EEMD 提取的特征进行训练和预测。以下是一些伪代码：

import xgboost as xgb

# 训练集数据和标签
X_train, y_train = ...

# 测试集数据和标签
X_test, y_test = ...

# 定义 XGBoost 模型
model_xgb = xgb.XGBRegressor(
    max_depth=5,
    learning_rate=0.1,
    n_estimators=100,
    objective='reg:linear',
)

# 训练模型
model_xgb.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred_xgb = model_xgb.predict(X_test)

4. LightGBM

使用 LightGBM 模型对 EEMD 提取的特征进行训练和预测。以下是一些伪代码：

import lightgbm as lgb

# 训练集数据和标签
X_train, y_train = ...

# 测试集数据和标签
X_test, y_test = ...

# 定义 LightGBM 模型
model_lgb = lgb.LGBMRegressor(
    max_depth=5,
    learning_rate=0.1,
    n_estimators=100,
)

# 训练模型
model_lgb.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred_lgb = model_lgb.predict(X_test)

5. LSTM

使用 LSTM 模型对原始数据进行训练和预测。以下是一些伪代码：

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

# 训练集数据和标签
X_train, y_train = ...

# 测试集数据和标签
X_test, y_test = ...

# 定义 LSTM 模型
model_lstm = Sequential()
model_lstm.add(LSTM(50, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))
model_lstm.add(Dense(1))
model_lstm.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 训练模型
model_lstm.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=64, verbose=0)

# 预测结果
y_pred_lstm = model_lstm.predict(X_test)

6. 模型融合

将 XGBoost、LightGBM 和 LSTM 预测的结果进行加权平均或者其他方式的融合，得到最终的预测结果。以下是一些伪代码：

# 加权平均融合
y_pred = (0.5 * y_pred_xgb) + (0.3 * y_pred_lgb) + (0.2 * y_pred_lstm)

这只是一个简单的示例，实际上还需要进行更多的数据预处理和模型调参等操作。