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1 基本定义

ICEEMDAN-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了改进的完全扩展经验模态分解（ICEEMDAN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测方法。

ICEEMDAN算法是对CEEMDAN算法的改进，通过引入改进的完全扩展经验模态分解（ICEEMDAN），旨在进一步优化IMF的提取和分解精度。在ICEEMDAN中，通过改进噪声的添加方式和分解策略，能够更准确地提取时间序列中的复杂模式，提高预测的准确性。

与CEEMDAN-LSTM算法类似，ICEEMDAN-LSTM算法首先使用ICEEMDAN对原始时间序列进行分解，得到一系列固有模式函数（IMF）和一个残差序列。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。

ICEEMDAN-LSTM算法的优势在于通过结合ICEEMDAN和LSTM，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。ICEEMDAN对信号的分解更为准确，有助于提取时间序列中的非线性特征，而LSTM能够学习到时间序列中的长期依赖关系，进一步提高了预测的准确性。

在实际应用中，ICEEMDAN-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。由于该算法能够处理非线性、非平稳信号，并且具有良好的预测性能，因此具有广泛的应用前景。

需要注意的是，任何一种算法都有其局限性，ICEEMDAN-LSTM算法也不例外。例如，对于大规模时间序列数据的处理可能会面临计算性能的挑战，并且对于异常值敏感等问题仍需进一步研究和优化。因此，在使用该算法时需要根据实际需求进行适当的调整和改进。

2 出图效果

附出图效果如下：