ceemdan分解lstm预测python

你可以使用Python中的Keras库来实现CEEMDAN分解和LSTM预测。CEEMDAN (Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise) 是一种数据分解方法，将原始数据拆分成多个本征模式函数 (Intrinsic Mode Functions, IMF)。然后，你可以使用LSTM (Long Short-Term Memory) 模型来预测每个IMF的未来值。

下面是一个基本的代码示例，实现了CEEMDAN分解和LSTM预测：

import numpy as np
from PyEMD import EMD
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 定义CEEMDAN分解函数
def ceemdan_decomposition(data):
    emd = EMD()
    imfs = emd.ceemdan(data)
    return imfs

# 定义LSTM模型
def create_lstm_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(64, input_shape=input_shape))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    return model

# 加载数据
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1])

# 执行CEEMDAN分解
imfs = ceemdan_decomposition(data)

# 准备训练数据
X_train = []
y_train = []
for i in range(len(imfs)-1):
    X_train.append(imfs[i])
    y_train.append(imfs[i+1])
X_train = np.array(X_train)
y_train = np.array(y_train)

# 调整输入数据的形状
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))

# 创建并训练LSTM模型
model = create_lstm_model((X_train.shape[1], 1))
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1)

# 预测最后一个IMF的未来值
X_test = np.array([imfs[-1]])
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))
predicted_value = model.predict(X_test)

print("预测值:", predicted_value)

请注意，上述示例代码中使用了PyEMD库来执行CEEMDAN分解，因此你需要先安装该库。你可以使用以下命令安装：

pip install PyEMD

这只是一个基本的示例，你可以根据你的具体数据和需求进行修改和扩展。希望对你有所帮助！