计算机视觉与深度学习 ｜ Matlab实现EMD-LSTM和LSTM时间序列预测对比（完整源码和数据)
EMD-LSTM与LSTM
- 一、数据生成与预处理
- 二、经验模态分解（EMD）
- 三、数据预处理
- 四、模型构建与训练
- 1. 单一LSTM模型
- 2. EMD-LSTM混合模型
- 五、预测与结果对比
- 1. 单一LSTM预测
- 2. EMD-LSTM预测
- 3. 性能评估
- 六、结果可视化
- 七、完整代码说明
- 八、典型输出结果
- 九、改进方向
以下是用MATLAB实现EMD-LSTM与LSTM时间序列预测对比的完整方案，包含数据生成、经验模态分解（EMD）、模型构建、训练预测及可视化分析。本方案通过对比实验展示信号分解对预测性能的提升效果。
一、数据生成与预处理
%% 生成测试信号（含趋势项+季节项+噪声）
rng(42); % 固定随机种子
N = 1000;
t = linspace