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EEMD-LSTM时间序列预测
- **一、核心原理**
- **二、代码实现**
- **1. 环境准备**
- **2. 数据加载与分解**
- **3. 数据预处理**
- **4. LSTM模型构建与训练**
- **5. 预测与重构**
- **6. 结果可视化**
- **三、数据集说明**
- **四、关键参数调优**
- **五、性能优化建议**
- **六、完整源码与数据**
- **七、常见问题**
- **总结**
以下是使用Python实现EEMD-LSTM时间序列预测的完整方案说明，包含核心代码框架、数据说明及实现步骤。本方案结合了信号分解（EEMD）与深度学习（LSTM）的优势，适用于非平稳时间序列预测任务，如股票价格、气象数据、交通流量等场景。
一、核心原理
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EEMD分解
- 通过集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition）将原始时间序列分解为多个本征模态函数（IMFs）和残差项（Residue）。
- IMFs具有不同频率特征，残差项表示趋势信息，分解后各分量更易被LSTM模型捕捉。
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LSTM建模
- 对每个IMF分量独立训练LSTM模型，捕捉其局部时序特征。
- 将各分量的预测结果加权求和，重构最终预测值。