你好，请问一下，使用训练完的KERAS_MODEL参数做预测为什么会报如下错误？是操作方式有问题吗？

[zhengdacheng]

训练代码如下：

kr = cl.keras_predictor(PATH='./', NEXT_DAY=True)
df_result = kr.hybrid_keras_predict(data, show=True, plot=True, save=True)
print('-------------------------------df_result--------------------------------------')
print(df_result)

预测代码如下：

KERAS_MODEL = {
'co-imf0': 'Hybrid_CEEMDAN_OVMD0_GRU_Next_day_Keras_Forecasting_of_co_imf0_model.h5',
'co-imf1': 'Hybrid_CEEMDAN_OVMD0_GRU_Next_day_Keras_Forecasting_of_co_imf1_model.h5',
'co-imf2': 'Hybrid_CEEMDAN_OVMD0_GRU_Next_day_Keras_Forecasting_of_co_imf2_model.h5',
}
kr = cl.keras_predictor(PATH='./', NEXT_DAY=True, KERAS_MODEL=KERAS_MODEL)
df_result = kr.hybrid_keras_predict(data, show=True, plot=True, save=True)
print('-------------------------------df_result--------------------------------------')
print(df_result)

预测报错如下：

ValueError: Input 0 of layer "Hybrid_CEEMDAN_OVMD0_GRU_Next_day_Keras_Forecasting_of_co_imf0_model.h5" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 30, 8), found shape=(None, 30, 7)

[FateMurphy]

操作没有问题，是vmd每次分解出的子序列可能会不一样导致的，建议是固定vmd的K值

[zhengdacheng]

操作没有问题，是vmd每次分解出的子序列可能会不一样导致的，建议是固定vmd的K值
好的，请问有直接的参数可以固定vmd K值吗？我貌似没看到

[FateMurphy]

1、目前有内置的参数VMD_PARAMS控制，但是外部无法输入。
2、可以设置REDECOM_LIST=None，这样能先跑出结果，不过Next-day的结果一般都不太好。

[yangyouxi123456]

@zhengdacheng 请问保存模型训练参数，然后再运行训练好的模型代码是怎么写的，可以告诉我吗，我搞了好久总是报错，不太会。