【MATLAB】全网唯一的7种信号分解+ARIMA联合的时序预测算法全家桶

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大家吃一顿火锅的价格便可以拥有7种信号分解+ARIMA组合的时序预测算法，绝对不亏，知识付费是现今时代的趋势，而且都是我精心制作的教程，有问题可随时反馈~也可单独获取某一算法的代码（见每一算法介绍后文）~

1 【MATLAB】VMD-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 EMD-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量，然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测，并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构，即可得到 EMD-ARIMA 联合时序预测值。

将该EMD-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比，求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现，EMD-ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现，信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据，也即每一层imf分量的频率大致相同，是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图

2【MATLAB】EEMD-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 EEMD-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量，然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测，并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构，即可得到 EEMD-ARIMA 联合时序预测值。

将该EEMD-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比，求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现，EEMD-ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现，信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据，也即每一层imf分量的频率大致相同，是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图

3【MATLAB】CEEMD-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 CEEMD-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量，然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测，并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构，即可得到 CEEMD-ARIMA 联合时序预测值。

将该CEEMD-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比，求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现，CEEMD-ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现，信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据，也即每一层imf分量的频率大致相同，是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图

4【MATLAB】CEEMDAN-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 CEEMDAN-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量，然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测，并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构，即可得到 CEEMDAN-ARIMA 联合时序预测值。

将该CEEMDAN-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比，求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现，CEEMDAN-ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现，信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据，也即每一层imf分量的频率大致相同，是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图

5【MATLAB】ICEEMDAN-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 ICEEMDAN-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量，然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测，并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构，即可得到 ICEEMDAN-ARIMA 联合时序预测值。

将该ICEEMDAN-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比，求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现，ICEEMDAN-ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现，信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据，也即每一层imf分量的频率大致相同，是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图

6【MATLAB】小波分解-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 小波分解-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量，然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测，并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构，即可得到 小波分解-ARIMA 联合时序预测值。

将该小波分解-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比，求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现，小波分解 -ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现，信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据，也即每一层imf分量的频率大致相同，是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图

7【MATLAB】VMD-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 VMD-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量，然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测，并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构，即可得到 VMD-ARIMA 联合时序预测值。

将该VMD-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比，求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现，VMD-ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现，信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据，也即每一层imf分量的频率大致相同，是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图

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视频演示效果~

【MATLAB 】 EMD-ARIMA联合时序预测算法，科研创新优选算法

开源算法见文章开头PDF~