vmd-lstm预测模型代码
时间: 2023-09-26 15:11:39 浏览: 74
以下是一个简单的vmd-lstm预测模型的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
# 定义VMD函数
def vmd(x):
# 在此处添加VMD代码
return x
# 创建训练数据
X_train = np.random.rand(1000, 10)
y_train = np.random.rand(1000, 1)
# VMD分解
X_train_vmd = vmd(X_train)
# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(10,1)))
model.add(Dense(1))
# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# 拟合模型
model.fit(X_train_vmd, y_train, epochs=10, batch_size=10)
# 预测
X_test = np.random.rand(1, 10)
X_test_vmd = vmd(X_test)
y_pred = model.predict(X_test_vmd)
print(y_pred)
```
在这个示例中,我们首先定义了一个VMD函数,用于对输入数据进行VMD分解。然后,我们创建了一些随机训练数据,并对其进行VMD分解。接下来,我们创建了一个LSTM模型,将VMD分解后的数据作为输入。我们将模型编译为使用均方误差损失函数和Adam优化器进行优化的模型。最后,我们拟合模型并使用VMD分解后的数据进行预测。
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