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1 基本定义
CEEMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了完全扩展经验模态分解（CEEMD）和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测方法。
CEEMD是一种改进的EEMD方法，通过引入完全扩展的概念，使信号在各个尺度上都能得到更加充分的分解，进一步提高了IMF的完整性和准确性。通过使用CEEMD，可以将原始时间序列完全分解为多个固有模式函数（IMF）和一个残差序列。
LSTM是一种深度学习中的流行方法，尤其在处理长时间序列相关问题上具有独特优势。LSTM的内部结构由遗忘门、输入门、输出门和存储单元组成，通过这些门控单元的相互作用，LSTM能够学习到时间序列中的长期依赖关系。
CEEMD-LSTM算法的基本思路是将原始时间序列通过CEEMD进行完全分解，然后将每个IMF作为LSTM的输入，利用LSTM模型对每个IMF进行预测。通过构建多个独立的LSTM模型，每个模型都有不同的初始化条件和参数设置。每个LSTM模型都会对时间序列进行训练和预测，最后将它们的预测结果进行综合，例如通过平均或加权平均的方式得到最终的预测结果。
CEEMD-LSTM算法的优势在于通过建立多个模型，可以利用不同的初始化条件和参数组合，增加了模型的多样性，提高了整体的预测准确性。同时，CEEMD能够更准确地提取时间序列中的复杂模式，有助于提高预测的准确性。此外，由于CEEMD对信号进行了更充分的分解，可以更好地捕捉时间序列中的非线性特征，进一步提高了预测的准确性。
CEEMD-LSTM算法在时间序列预测领域具有广泛的应用前景，尤其适用于处理非线性、非平稳信号。通过结合CEEMD和LSTM的优势，该算法能够更好地捕捉时间序列中的复杂模式，提高预测的准确性和稳定性。在实际应用中，CEEMD-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：
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