时序预测 | Python实现VMD-CNN-LSTM时间序列预测

预测效果

基本介绍

VMD-CNN-LSTM 是一种混合深度学习模型，结合了变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优势，用于时间序列预测。这种模型在处理复杂时间序列数据时表现出色，能够捕捉数据中的局部和全局特征，同时考虑时间序列的时序依赖性。

以下是 VMD-CNN-LSTM 时间序列预测模型的基本步骤和组件：

变分模态分解（VMD）：

VMD 是一种信号处理方法，用于将原始时间序列分解为多个模态分量。这些分量代表时间序列中的不同频率或周期性成分。
通过 VMD，我们可以将复杂的时间序列分解为更简单、更易于处理的子序列。
卷积神经网络ÿ