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1 基本定义
EMD_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。下面是对这个算法各个组成部分的简要介绍：
EMD（经验模态分解）：这是一种用于分析非线性、非平稳信号序列的方法。它可以从原始信号中分解出内模函数（IMF），适用于处理非平稳及非线性数据。EMD方法理论上可以应用于任何类型的信号分解，具有很高的信噪比。
MFE（多尺度特征提取）：在EMD分解的基础上，通过提取不同尺度的特征，可以更好地理解和描述原始信号的特性。这些特征可能包括信号的统计特性、频域特性等。
SVM（支持向量机）：这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可以利用历史数据学习到一个模型，然后利用这个模型来预测未来的数据点。
LSTM（长短期记忆神经网络）：LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），用于处理序列数据。它通过内部的“记忆单元”来捕捉序列中的长期依赖关系，因此非常适合用于时序预测任务。
综上所述，EMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法可能是首先利用EMD对原始时序数据进行分解，提取出多尺度的特征；然后利用SVM对这些特征进行学习，得到一个初步的预测模型；最后，通过LSTM神经网络进一步优化这个预测模型，得到最终的预测结果。这种组合方法可能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。
2 出图效果
附出图效果如下：
3 代码获取
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