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1 基本定义

ICEEMDAN是指“改进的完全扩展经验模态分解与自适应噪声”（Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise），它是CEEMDAN的一种改进版本。与CEEMDAN类似，ICEEMDAN也是一种用于分解非线性、非平稳信号的方法，它通过引入自适应噪声来提高分解的准确性和稳定性。

结合MFE（多尺度特征提取）、SVM（支持向量机）和LSTM（长短期记忆神经网络），ICEEMDAN_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法可能的工作流程如下：

1. ICEEMDAN分解：首先，利用ICEEMDAN算法将原始时间序列分解为一系列固有模式函数（IMF）和一个残差序列。这些IMF和残差序列能够更好地表示原始信号在不同频率和时间尺度上的变化。

2. 多尺度特征提取（MFE）：接着，从每个IMF中提取多尺度的特征。这些特征可能包括统计特性、频域特性、时域特性等，以全面描述原始信号的复杂模式。

3. 支持向量机（SVM）：然后，利用提取的多尺度特征和历史数据训练一个SVM模型。SVM模型能够学习并捕捉到数据中的非线性关系，从而实现对未来数据点的初步预测。

4. 长短期记忆神经网络（LSTM）：最后，将SVM的预测结果和多尺度特征作为LSTM的输入，通过LSTM的进一步学习和预测，得到最终的预测结果。LSTM的内部结构使其能够学习到时间序列中的长期依赖关系，从而提高预测的准确性。

综上所述，ICEEMDAN_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法结合了多种先进的时序分析技术，通过多阶段的学习和预测，实现对原始时间序列的高精度预测。这种算法在金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等领域可能具有广泛的应用前景。然而，由于具体的算法细节和性能表现可能因实现方式和数据集的不同而有所差异，因此在实际应用中需要进行进一步的验证和优化。

2 出图效果

附出图效果如下：

3 代码获取

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