【亲测免费】 CEEMDAN_LSTM 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

CEEMDAN_LSTM 项目的目录结构如下：

CEEMDAN_LSTM/
├── __old__/
├── dist/
├── figure/
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
└── CEEMDAN_LSTM/
    ├── __init__.py
    ├── ...

目录结构介绍

• __old__/: 存放旧版本的文件或备份文件。
• dist/: 存放构建后的项目包文件。
• figure/: 存放生成的图表文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• CEEMDAN_LSTM/: 项目的主要代码目录，包含项目的核心功能实现。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 setup.py 和 CEEMDAN_LSTM/__init__.py。

setup.py

setup.py 是 Python 项目的标准安装脚本，用于定义项目的元数据和依赖关系。通过运行 python setup.py install 可以安装项目。

CEEMDAN_LSTM/__init__.py

__init__.py 文件是 Python 包的初始化文件，通常用于定义包的初始化逻辑和导出公共接口。

3. 项目的配置文件介绍

CEEMDAN_LSTM 项目没有明确的配置文件，但可以通过代码中的参数进行配置。主要的配置参数包括：

• FORECAST_HORIZONS: 输入行的长度，即与今天相关的先前天数，也称为时间步长或滑动窗口长度。
• FORECAST_LENGTH: 预测的天数长度（测试集）。
• KERAS_MODEL: Keras 模型，如 'GRU', 'LSTM', 'DNN', 'BPNN' 等。
• DECOM_MODE: 分解方法，如 'EMD', 'EEMD', 'CEEMDAN', 'VMD', 'OVMD', 'SVMD' 等。
• INTE_LIST: 集成列表，如 'auto', pd.DataFrame, 列表等。
• REDECOM_LIST: 重新分解列表，如 ['co-imf0':'vmd', 'co-imf1':'emd'] 等。
• NEXT_DAY: 是否只预测下一个样本外的值。
• DAY_AHEAD: 定义预测 n 天后的值。
• NOR_METHOD: 归一化方法，如 'minmax' 或 'std'。
• FIT_METHOD: 拟合方法，如 'add' 或 'ensemble'。
• USE_TPU: 是否将 Keras 模型更改为 TPU 模型（适用于 Google Colab）。

这些参数可以在代码中通过 cl.keras_predictor() 类进行配置。

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以上是 CEEMDAN_LSTM 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份教程能帮助你更好地理解和使用该项目。