双重分解+Transformer-LSTM是一种用于多变量时序预测的方法，结合了双重分解（CEEMDAN-VMD）、Transformer和LSTM模型。这种方法可以用于分析和预测具有多个变量的时间序列数据。
下面是一个更详细的步骤，演示如何使用双重分解+Transformer-LSTM进行多变量时序预测：
数据准备：
收集多个变量的时间序列数据，并将其存储在一个二维数组中，其中每一行表示一个时间步，每一列表示一个变量。
对数据进行必要的预处理，例如缩放、平滑或填充缺失值。
双重分解（CEEMDAN-VMD）：
使用CEEMDAN或VMD方法对原始数据进行双重分解，将数据分解为多个子信号或模式。每个子信号都对应不同的频率和振幅特征。
对于CEEMDAN，可以使用CEEMDAN库；对于VMD，可以使用VMD库。
特征提取（Transformer）：
使用Transformer模型对分解后的子信号进行特征提取。Transformer模型可以通过预训练的模型（如BERT、GPT等）或自定义的Transformer架构来实现。
对于特征提取，可以使用相关的Transformer库（如Hugging Face Transformers）。
数据整合：
将提取的特征和其他可能的输入特征（如时间步信息、历史观测值等）结合在一起，构建用于训练和预测的输入数据集。
LSTM模型训练和预测：
使用LSTM模型对整合的输入数据进行训练。LSTM模型可以是单层或多层的，具体的结构和超参数可以根据实际情况进行选择和调整。
在训练过程中，可以使用适当的损失函数和优化算法，并根据验证集的性能进行模型调优。
训练完成后，使用训练好的模型对未来时间步的多变量时序数据进行预测。
请注意，上述步骤仅为一般指导，具体实现方法可能因数据特征、模型选择和问题设置而有所不同。在实际应用中，您可能需要根据具体情况进行适当的调整和改进。