基于 EMD 的风速分解，加上 LSTM 的时间序列建模，这套matlab源码组合挺实用的。EMD 负责把风速数据拆成多个分量，每个分量代表不同频率的变化趋势，把这些喂进LSTM模型做预测，效果还不错，适合那种风速变化不规律的数据。

EMD的分解逻辑比较灵活，能适应不同的时间序列特性，所以不光是风速预测，像光伏、电力负载那些数据，也都能试试这套套路。而LSTM这块，源码里有模型结构的搭建和训练流程，超参数配置也比较清晰，调起来不费劲。

你会看到源码里了数据归一化、异常值过滤、模型训练验证这些常规步骤，整个流程跑下来挺顺畅的，尤其适合拿来当学习模板或者二次开发基础。如果你对风速预测、EMD 分解感兴趣，可以直接上手。

哦对了，误差评估部分也有做，比如RMSE、MAE这些，方便你对比预测精度。如果你之前没接触过 EMD-LSTM 组合，建议先看看里面的IMF 分解模块，理解每个分量是怎么提出来的，后面建模就轻松多了。

如果你已经用过传统的ARIMA、RNN之类的模型，不妨试试这个，模型更灵活，预测效果也更稳。嗯，要是你在搞新能源、风电、气象项目，这套源码绝对值得研究一下。