​时序信号预测的EMDDBN所有程序

资 源 简 介

​时序信号预测的EMDDBN所有程序

详 情 说 明

EMDDBN是一种结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）的时序信号预测方法。该方法通过分解信号并利用深度学习模型提升预测精度，适用于金融、医疗、工业监测等领域的高频或非平稳信号分析。

程序逻辑可分为三部分： 信号分解阶段 EMD算法将原始时序信号自适应分解为若干本征模态函数（IMF），有效分离不同频率成分，解决非平稳信号处理的难题。

特征学习阶段 每个IMF分量作为DBN的输入，通过预训练和微调过程提取深层特征。DBN的受限玻尔兹曼机（RBM）堆叠结构擅长捕捉非线性时序依赖关系。

预测重构阶段 对各IMF分量的预测结果进行线性叠加，最终输出重构信号。测试数据通常包含已知波动模式的样本，用于验证模型在趋势预测和异常检测中的表现。

该方法优势在于：EMD处理非线性和非平稳信号的灵活性，与DBN强大的特征学习能力形成互补。实际应用中需注意模态混叠问题和超参数调优策略。