有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~
1 基本定义
EEMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了多种技术的复杂预测方法，旨在提高时序预测的准确性和稳定性。以下是对该算法的详细介绍：
-
EEMD（扩展经验模态分解）：EEMD是EMD（经验模态分解）的一种改进方法。通过在原始信号中加入随机噪声，EEMD能够使信号在各个尺度上都得到更充分的分解，从而提高了IMF（固有模式函数）的完整性和准确性。使用EEMD，原始时间序列可以被分解为多个IMF和一个残差序列。这些IMF和残差序列代表了原始信号在不同频率和时间尺度上的变化。
-
MFE（多尺度特征提取）：在EEMD分解之后，通过MFE可以从每个IMF中提取出多尺度的特征。这些特征可能包括信号的统计特性、频域特性、时域特性等。多尺度特征的提取有助于更全面地描述原始信号的特性，并为后续的预测模型提供更丰富的信息。
-
SVM（支持向量机）：SVM是一种监督学习模型，通常用于分类和回归分析。在时序预测中，SVM可以利用历史数据和提取的多尺度特征学习到一个模型。这个模型可以捕捉信号中的非线性关系，并用于预测未来的数据点。SVM的优势在于其对于高维数据的处理能力，以及对于非线性关系的良好捕捉能力。
-
LSTM（长短期记忆神经网络）：LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），特别适用于处理长时间序列相关的问题。LSTM的内部结构包括遗忘门、输入门、输出门和存储单元，这些门控单元使得LSTM能够学习到时间序列中的长期依赖关系。在EEMD_MFE_SVM_LSTM算法中，LSTM可以用于进一步优化SVM的预测结果。通过将每个IMF作为LSTM的输入，并利用LSTM模型对每个IMF进行预测，可以得到更精确的预测结果。
综上所述，EEMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法通过结合EEMD、MFE、SVM和LSTM等多种技术的优势，旨在提高时序预测的准确性和稳定性。首先，EEMD用于将原始时间序列分解为多个IMF和一个残差序列；然后，通过MFE从每个IMF中提取多尺度的特征；接着，利用SVM学习这些特征并得到一个初步的预测模型；最后，通过LSTM进一步优化这个预测模型，得到最终的预测结果。这种组合方法能够充分利用各种技术的优点，提高时序预测的准确性和稳定性。在实际应用中，EEMD_MFE_SVM_LSTM算法可以应用于各种领域，如金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等。
2 出图效果
附出图效果如下：
3 代码获取
见附件