本发明涉及预测方法技术领域，且公开了单变量多尺度预测方法，包括界面层、应用逻辑层、数据分析算法层和平台层；对海量数据进行分析处理时通过界面层进行数据分析建模操作，生产数据分析模型。该单变量多尺度预测方法，通过将EEMD方法应用到时间序列分析中，克服了一些传统方法仅能处理线性、平稳时间序列的缺陷，建立基于EEMD的多尺度集成预测模型，不仅提高了序列的预测精度，还能赋予分解重构后的子序列一定的经济含义，是一个将“数据驱动”和“理论驱动”相结合的建模方法，为时间序列的预测提供了新的模型选择，EEMD去噪方法相比于传统的小波去噪方法，避免了小波基函数参数选择这一难题，可复制性也相对较低。