【MATLAB】REMD_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法

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1 基本定义

REMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了REMD（Reservoir Enhanced Multi-scale Deep Learning）算法、多尺度特征提取（MFE）、支持向量机（SVM）和长短期记忆神经网络（LSTM）的复杂预测方法。以下是对该算法的详细介绍：

1. REMD算法

• REMD是一种结合了集合经验模态分解（EEMD）和深度学习模型（如LSTM）的时间序列预测方法。它的基本思路是将原始时间序列通过EEMD进行分解，得到一系列固有模态函数（IMF）和一个残差项。这些IMF可以更好地表示时间序列中的复杂模式和趋势，为后续的预测提供更准确的数据表示。

• REMD算法的优点在于能够处理非线性、非平稳的时间序列数据，并能够学习到时间序列中的长期依赖关系。EEMD能够提取时间序列中的复杂模式和趋势，为深度学习模型提供更准确的输入数据。

2. 多尺度特征提取（MFE）

• MFE技术用于从REMD算法得到的IMF和残差项中提取多尺度特征。这些特征包括统计特性、频域特性、时域特性等，能够全面描述每个IMF和残差项在不同尺度上的行为。

• 通过MFE，算法能够捕捉到时间序列中的局部和全局模式，为后续的预测模型提供更丰富、更有代表性的信息。

3. 支持向量机（SVM）

• SVM是一种常用的监督学习算法，适用于处理分类和回归问题。在REMD_M