CEEMDAN_LSTM 项目教程

1. 项目介绍

CEEMDAN_LSTM 是一个基于 EMD（Empirical Mode Decomposition）方法和 LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络的 Python 项目，用于分解-集成预测模型。该项目旨在帮助初学者快速实现基于 CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）的分解-集成预测。

主要特点

• 分解方法：使用 CEEMDAN 进行数据分解。
• 预测模型：结合 LSTM 神经网络进行预测。
• 易于使用：提供快速启动和详细的示例代码。

2. 项目快速启动

安装

通过 PyPi 安装（推荐）

pip install CEEMDAN_LSTM

从源代码安装

git clone https://github.com/FateMurphy/CEEMDAN_LSTM.git
cd CEEMDAN_LSTM
python setup.py install

快速预测示例

import CEEMDAN_LSTM as cl

# 加载内置数据集
data = cl.load_dataset()

# 快速预测
cl.quick_keras_predict(data=data)

3. 应用案例和最佳实践

案例1：股票价格预测

使用 CEEMDAN_LSTM 进行股票价格预测是一个典型的应用场景。以下是一个简单的示例代码：

import CEEMDAN_LSTM as cl

# 加载股票数据
data = cl.load_dataset('sp500.csv')

# 进行统计测试
cl.statis_tests(data['close'])

# 定义预测器
kr = cl.keras_predictor()

# 进行预测
df_result = kr.hybrid_keras_predict(data=data['close'], show=True, plot=True, save=True)

案例2：碳价格预测

参考论文：F. Zhou, Z. Huang, C. Zhang, "Carbon price forecasting based on CEEMDAN and LSTM," Applied Energy, 2022.

import CEEMDAN_LSTM as cl

# 加载碳价格数据
data = cl.load_dataset('carbon_price.csv')

# 进行统计测试
cl.statis_tests(data['price'])

# 定义预测器
kr = cl.keras_predictor()

# 进行预测
df_result = kr.hybrid_keras_predict(data=data['price'], show=True, plot=True, save=True)

4. 典型生态项目

相关项目

• EMD-LSTM：基于 EMD 和 LSTM 的预测模型。
• EEMD-LSTM：基于 EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）和 LSTM 的预测模型。
• VMD-LSTM：基于 VMD（Variational Mode Decomposition）和 LSTM 的预测模型。

生态工具

• Keras：深度学习框架，用于构建和训练 LSTM 模型。
• Pandas：数据处理和分析工具，用于加载和处理数据。
• Matplotlib：数据可视化工具，用于绘制预测结果。

通过这些工具和项目的结合，可以构建更复杂和强大的预测模型。