写一下使用EEMD, XGBoost, LightGBM和ConvLSTM进行多输入时间序列预测的Python代码。假设拥有一个包含多个时间序列的数据集，其中每个时间序列都有多个输入特征，并且想要使用前N个时间步的输入来预测第N + 1个时间步的输出。

这个问题非常复杂，并且需要大量的代码来完成。在这里，我将提供一个基本的框架，其中包含了使用EEMD、XGBoost、LightGBM和ConvLSTM进行多输入时间序列预测的Python代码。

首先，让我们导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from pyhht import EMD
from xgboost import XGBRegressor
from lightgbm import LGBMRegressor
from tensorflow.keras.layers import Input, ConvLSTM2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

接下来，我们将创建一个名为`prepare_data`的函数，该函数将接收数据集和前N个时间步作为输入，并返回X和y，其中X包含前N个时间步的输入，y包含第N+1个时间步的输出。这是一个多输入的时间序列预测问题，因此X将是一个三维数组，其中第一维表示时间步，第二维表示时间序列，第三维表示输入特征。y将是一个二维数组，其中第一维表示时间步，第二维表示时间序列。

def prepare_data(data, n_steps):
    X, y = [], []
    for i in range(n_steps, len(data)):
        X.append(data[i-n_steps:i])
        y.append(data[i])
    X = np.array(X)
    y = np.array(y)
    return X, y

接下来，我们将创建一个名为`eemd`的函数，该函数将接收一条时间序列，并使用EEMD进行模态分解。EEMD是一种用于非平稳和非线性时间序列的自适应分解方法，可以将时间序列分解为一组具有不同频率的本征模态函数（IMFs）。

def eemd(signal):
    decomposer = EMD(signal)
    imfs = decomposer.decompose()
    return imfs

接下来，我们将创建一个名为`create_xgb_model`的函数，该函数将创建一个XGBoost模型并返回该模型。我们将使用默认参数，但是您可以根据需要调整这些参数。

def create_xgb_model():
    model = XGBRegressor()
    return model

接下来，我们将创建一个名为`create_lgbm_model`的函数，该函数将创建一个LightGBM模型并返回该模型。我们将使用默认参数，但是您可以根据需要调整这些参数。

def create_lgbm_model():
    model = LGBMRegressor()
    return model

接下来，我们将创建一个名为`create_convlstm_model`的函数，该函数将创建一个ConvLSTM模型并返回该模型。我们将使用默认参数，但是您可以根据需要调整这些参数。

def create_convlstm_model(n_steps, n_features):
    inputs = Input(shape=(n_steps, 1, n_features))
    x = ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1, 3), activation='relu', padding='same', return_sequences=True)(inputs)
    x = Flatten()(x