基于MATLAB EMD结合LSTM风速数据预测

基于MATLAB EMD结合LSTM风速数据预测

本文将介绍如何使用MATLAB中的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）相结合，进行风速数据的预测。我们将使用MATLAB提供的函数来实现EMD，并使用深度学习工具箱中的LSTM网络来构建和训练模型。最后，我们将用所训练的模型对未来的风速数据进行预测。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备好用于训练和测试的风速数据集。这里我们选择一个已有的风速数据集，并将其加载到MATLAB中。

data = load('wind_speed_data.mat');

2. 经验模态分解（EMD）
   经验模态分解是一种将非线性和非平稳信号分解为一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMFs）的方法。在本文中，我们将使用EMD对风速数据进行分解。