【MATLAB】tvf_emd_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法

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1 基本定义

TVF-EMD_MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解（TVF-EMD）、多尺度特征提取（MFE）、聚类后展开支持向量机（SVM）和长短期记忆神经网络（LSTM）的复杂预测方法。下面是对该算法的详细介绍：

1. 变分模态分解（TVF-EMD）

• TVF-EMD 是一种自适应信号分解方法，它将复杂时间序列分解为多个固有模态函数（IMF）和一个残差项。TVF-EMD 是经验模态分解（EMD）的一种变体，通过引入变分框架来优化分解过程，使得分解更加精确和稳定。

• 通过 TVF-EMD，算法能够有效地提取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。每个 IMF 代表了原始时间序列中的一个特定频率或尺度的成分，而残差项则包含了剩余的趋势或噪声。

2. 多尺度特征提取（MFE）

• MFE 技术用于从 TVF-EMD 分解得到的 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。这些特征可以作为预测模型的输入，帮助模型更好地理解和预测时间序列的变化。

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 TVF-EMD_MFE_SVM_LSTM 算法中，SVM 被用来初步预测每个 IMF 和残差项的未来