ceemdan算法流程图

以下是Ceemdan算法的流程图：

1. 输入信号x(n)
2. 设置初始参数：分解层数L，迭代次数K
3. 对x(n)进行EMD分解，得到每个IMF分量c1(n), c2(n), ..., cN(n)
4. 对每个IMF分量进行归一化处理，得到d1(n), d2(n), ..., dN(n)
5. 初始化残差r0(n)=x(n)
6. 对每个IMF分量进行以下迭代步骤：
a. 计算r(i-1)(n)=r0(n)-d1(n)-d2(n)-...-di-1(n)
b. 对r(i-1)(n)进行EMD分解，得到每个IMF分量ci(n)
c. 对ci(n)进行归一化处理，得到di(n)
d. 重复步骤a-c，直到满足收敛条件
e. 更新r0(n)=r(i-1)(n)-di(n)
7. 得到分解后的所有IMF分量和残差rL(n)

注：EMD为经验模态分解方法，IMF为固有模态函数，详细算法可以参考相关文献。

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CEEMD算法流程图

CEEMDAN算法是一种改进的经验模态分解（EMD）算法，它在信号分解中具有更好的性能。下面是CEEMDAN算法的流程图：

1. 初始化：将原始信号进行预处理，包括去除趋势和噪声。

2. 提取局部极值点：在预处理后的信号中，找到所有局部极值点。

3. 构建上下包络线：通过连接相邻的局部极值点，构建上包络线和下包络线。

4. 计算均值：将上包络线和下包络线相加，得到均值曲线。

5. 提取细节信号：将原始信号减去均值曲线，到细节信号。

6. 判断终止条件：判断细节信号是否满足终止条件，如果满足则停止分解，否则继续进行下一步。

7. 迭代分解：将细节信号作为新的原始信号，重复步骤2到步骤6，直到满足终止条件。

8. 提取IMF：将最终的细节信号作为最后一个内模态函数（IMF）。

9. 重构信号：将所有的IMF相加，得到重构信号。

利用python编写一个读取txt文件进行CEEMDAN分解并将分解后的的数据包括残差送入GA优化后的LSTM中，并画出CEEMDAN 分解后的图包括残差以及LSTM预测的图的程序

由于CEEMDAN分解和LSTM预测都是比较复杂的算法，这里只能提供一个大致的流程框架，具体实现还需要根据具体情况进行调整。

1. 读取txt文件

首先需要读取txt文件中的数据，可以使用python自带的open函数进行读取，例如：

with open('data.txt', 'r') as f:
    data = f.readlines()

这里假设数据文件中的每一行都是一个时间序列，每个数之间用逗号分隔。

2. CEEMDAN分解

CEEMDAN分解可以使用pyhht库进行实现，例如：

from pyhht.visualization import plot_imfs
from pyhht.emd import EMD

emd = EMD()
imfs = emd(data)
plot_imfs(data, imfs)

这里假设分解出的每个IMF都是一个时间序列，可以使用imfs[i]来获取第i个IMF。

3. GA优化

GA优化可以使用遗传算法库进行实现，例如：

import random
import numpy as np
from deap import algorithms, base, creator, tools

creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=len(data))
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

def evalOneMax(individual):
    return sum(individual),

toolbox.register("evaluate", evalOneMax)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

def main():
    pop = toolbox.population(n=50)
    algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=10, verbose=False)

if __name__ == "__main__":
    main()

这里假设GA优化的目标是使得二进制序列中的1的个数最多。

4. LSTM预测

可以使用tensorflow库中的LSTM模型进行预测，例如：

import tensorflow as tf

lstm_size = 128
num_layers = 2
batch_size = 64
num_steps = 50
learning_rate = 0.001
num_epochs = 50

tf.reset_default_graph()

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, num_steps, input_size], name='inputs')
targets = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, num_steps, output_size], name='targets')

cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size) for _ in range(num_layers)])

initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)

rnn_outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, initial_state=initial_state)

with tf.variable_scope('softmax'):
    W = tf.get_variable('W', [lstm_size, output_size])
    b = tf.get_variable('b', [output_size], initializer=tf.constant_initializer(0.0))

logits = tf.reshape(tf.matmul(tf.reshape(rnn_outputs, [-1, lstm_size]), W) + b, [batch_size, num_steps, output_size])

loss_weights = tf.ones([batch_size, num_steps])
loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits, targets, loss_weights)
cost = tf.reduce_mean(loss)

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cost)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(num_epochs):
        state = sess.run(initial_state)
        for i in range(num_batches):
            batch_inputs, batch_targets = get_batch(data, i, batch_size, num_steps)
            feed = {inputs: batch_inputs, targets: batch_targets, initial_state: state}
            _, state = sess.run([optimizer, final_state], feed_dict=feed)

这里假设LSTM预测的输入是一个batch_size*num_steps*input_size的矩阵，输出是一个batch_size*num_steps*output_size的矩阵。

5. 绘制图像

可以使用matplotlib库进行绘制，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(16, 12))

# 绘制CEEMDAN分解后的图像
for i in range(len(imfs)):
    plt.subplot(len(imfs)+1, 1, i+1)
    plt.plot(imfs[i])
    plt.title('IMF {}'.format(i+1))

# 绘制残差
plt.subplot(len(imfs)+1, 1, len(imfs)+1)
plt.plot(residual)
plt.title('Residual')

# 绘制LSTM预测的结果
plt.figure(figsize=(16, 6))
plt.plot(predictions)
plt.title('LSTM Predictions')

这里假设CEEMDAN分解后的图像和残差都是在一个图中绘制的，LSTM预测的结果是另一个图。