超多对比！时序回归预测|VMD分解+PCA特征筛选+CNN-LSTM|Matlab

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

 二、实际运行效果：

三、方法整体工作流程：

四、完整程序下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将VMD(变分模态)分解、PCA(主成分分析法)、CNN(卷积网络)、LSTM(长短期记忆)网络相结合，进行多维度输入、输出的时序回归预测(以电力负荷预测为例、可方便替换数据集)

• 首先，采用VMD对时序信号数据进行分解，提取出多个IMF分量，降低噪声干扰，强化后续预测的精度（数据自动归一化）

• 然后，采用PCA对多个IMF分量的进行特征重构映射，并按照特征重要性进行排序，降低数据维度、突出重点信息、减轻训练干扰和加快训练

• 最后，采用CNN-LSTM对降维转换后特征数据进行训练，学习数据变化特征，从