基于经验模态分解（EMD）结合长短期记忆网络（LSTM）的数据预测 - Matlab源码

基于经验模态分解（EMD）结合长短期记忆网络（LSTM）的数据预测 - Matlab源码

简介：
数据预测是在许多领域中都非常重要的任务，它可以帮助我们理解和预测时间序列数据的趋势和模式。在本篇文章中，我们将介绍如何使用经验模态分解（EMD）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法来实现数据预测。我们将使用Matlab编程语言来实现这个方法，并提供相应的源代码。

步骤1：数据准备
首先，我们需要准备用于数据预测的时间序列数据。你可以选择任何你感兴趣的数据集，比如股票价格、气象数据等。在这个例子中，我们将使用一个简单的示例数据集。

% 生成示例时间序列数据
t = 0:0.1:10;
y = sin(t