【MATLAB 】 VMD-ARIMA联合时序预测算法，科研创新优选算法

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1 VMD分解算法

VMD 分解又叫变分模态分解，英文全称为Variational Mode Decomposition。

VMD是一种新型的信号分解方法，它是通过使用变分推断方法将信号分解为一组局部振动模式，每个模式包含多个频率组件。VMD的主要步骤如下：

1. 将原始信号进行多次低通滤波，得到多个频带信号。

2. 对每个频带信号进行变分推断，得到该频带信号的局部振动模式。

3. 将所有频带信号对应的局部振动模式相加，得到原始信号的 VMD 分解。 VMD 分解具有以下优点：能够自动提取信号的局部特征，避免了传统分解方法中需要手动选择基函数的问题；能够处理非线性和非平稳信号，并且不会产生模态重叠的问题。因此，VMD 在信号处理、图像处理和模式识别等领域也得到了广泛的应用。

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MATLAB 信号分解第七期-VMD 分解:

信号分解全家桶详情请参见：

2 ARIMA时序预测算法

ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种基于时间序列分析的预测模型，可以用于分析和预测具有时间依赖性和随机性的数据。ARIMA 模型最初是由 Box 和 Jenkins 等人于 1976 年提出的，是一种广泛使用的时间序列模型，被用于生产和金融等领域的数据预测。 ARIMA 模型的核心思想是对时间序列数据进行差分，使得序列变得平稳，然后通过自回归（AR）和移动平均（MA）的组合来建立模型，并利用该模型进行预测。ARIMA 模型中的“AR”表示自回归，即当前数据与前面若干时刻的数据相关；“I”表示差分，即对数据进行差分使其平稳；“MA”表示移动平均，即当前数据与前面若干时刻的误差相关。 ARIMA 模型的建立过程包括模型识别、参数估计和模型检验三个步骤。在模型识别阶段，需要确定 ARIMA 模型的阶数和差分次数；在参数