计算机视觉与深度学习 ｜ Python实现EMD-CNN-LSTM时间序列预测（完整源码、数据、公式)
EMD-CNN-LSTM
- 1. 环境准备
- 2. 数据生成（示例数据）
- 3. EMD分解
- 4. 数据预处理
- 5. CNN-LSTM模型定义
- 6. 模型训练
- 7. 预测与重构
- 8. 性能评估
- 核心公式说明
- 1. 经验模态分解（EMD）
- 2. CNN-LSTM混合模型
- 参数调优建议
- 扩展方向
- 典型输出示例
以下是使用Python实现EMD-CNN-LSTM时间序列预测的完整代码，包含数据生成、经验模态分解（EMD）、CNN-LSTM混合模型构建、训练与预测。代码基于PyEMD和PyTorch框架，适用于非平稳时间序列预测任务。
1. 环境准备
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from PyEMD import EMD
import torch
import to