MATLAB EMD-SSA-BiLSTM时间序列预测模型

EMD 的时间序列分解、SSA 的信号降噪，再搭配 BiLSTM 的时序建模，整套流程串起来，用来做预测还是挺香的。这个 MATLAB 程序就是这么一套组合拳，思路清晰，模块拆分也比较细，改起来不费劲。

EMD-SSA-BiLSTM的组合方式其实挺常见，尤其适合那种波动大、不规则的时间序列，比如金融数据、气象数据这类。先用EMD把原始序列分成几个 IMF 分量，再用SSA去掉噪声，用BiLSTM建模预测，效果一般都比直接上 LSTM 稳定不少。

程序结构比较清楚，emd_decompose.m是分解入口，ssa_filter.m是做降噪，bilstm_predict.m负责预测输出。每一步都可以单独跑，方便你按需调整。想改网络结构或者优化器参数，也挺容易上手。

哦对了，BiLSTM的部分是用 MATLAB 自带的深度学习工具箱写的，代码看着还蛮清爽，关键是不用额外装包，直接跑就行。如果你平时搞时序预测，手头正好有 MATLAB 环境，这套代码确实省不少事。

另外，推荐几个相关资源，配套用起来效果更好：时间序列基础代码、EMD 分解工具、常用时间序列模板。搭配使用，基本能搞定大部分预测需求。

如果你正好在研究非平稳时间序列，又觉得 ARIMA 太死板，LSTM 又太黑箱，可以试试这套EMD+SSA+BiLSTM的组合。能提特征、能降噪、还能预测，挺全能的。