MATLAB
实现基于
VMD-NBEATS
变分模态分解（
VMD）结合N-BEATS
神经网络（
NBEATS
）进行中短期天气预测的详细项目实例
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气象预测作为社会经济发展和人类生活的重要支撑，其准确性和实时性对于农业生产、防灾减灾、交通运输、能源管理等多个领域具有直接影响。伴随着全球气候变化的加剧和极端天气事件的频繁发生，传统的天气预测方法面临着越来越多的挑战。传统的数值天气预报依赖于复杂的物理建模和大量观测数据，在对非线性、多尺度、强噪声干扰的天气信号建模方面存在局限性。特别是在中短期（数小时至数天）的天气预测中，受到大气动力学复杂性的影响，天气变化表现出显著的非平稳性和不确定性，使得模型的精度难以进一步提升。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，数据驱动的预测方法逐渐成为气象预测研究的新趋势。数据驱动方法能够充分挖掘海量历史气象数据中的潜在模式，弥补了传统物理模型在建模复杂性和实时性方面的不足。然而，单一的深度学习模型在应对气象时间序列的多模态、强非线性和非平稳 ...