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MATLAB实现基于EWT-NHITS经验小波变换（EWT）结合N-HiTS分层时间序列网络（NHITS）进行中短期天气预测的详细项目实例 4
项目背景介绍 4
项目目标与意义 5
推动天气预测方法创新 5
提升中短期天气预测精度 5
增强模型解释能力与泛化能力 6
推动气象智能化应用落地 6
培养复合型气象人工智能人才 6
项目挑战及解决方案 6
数据复杂性与非平稳性建模挑战 6
多变量与多尺度耦合建模难题 7
模型结构优化与高效训练 7
模型泛化与过拟合控制 7
解释能力提升及可视化优化 7
实现平台与技术兼容性 8
项目模型架构 8
数据输入与标准化 8
EWT分解器模块 8
N-HiTS分层建模器 8
重建与预测合成 8
损失函数与误差反馈 9
可解释性与可视化支持 9
并行与高效计算支持 9
模型工程集成与兼容性设计 9
项目模型描述及代码示例 9
数据导入与标准化 9
EWT分解模块 10
数据滑动窗口构建 10
N-HiTS网络结构定义 11
网络训练参数配置与训练 11
预测与重构输出 12
可解释性特征可视化 12
批量推理与GPU支持 12
模型保存与调用 13
项目应用领域 13
智慧城市精细化气象服务 13
智能农业与农村振兴战略 13
能源调度与智慧电网 13
交通运输与物流安全 14
公共卫生与气候健康管理 14
环境保护与灾害预警 14
项目特点与创新 14
多尺度自适应信号预处理 14
分层结构融合的深度建模 15
物理解释与数据驱动完美结合 15
高效数据利用与并行推理能力 15
泛化增强与多场景适应性 15
完美适配MATLAB R2025b与可拓展工程集成 15
智能可视分析与过程可解释性 16
项目应该注意事项 16
数据预处理环节严谨性 16
EWT分解参数与模块配置敏感性 16
网络结构配置与参数调优 16
多变量协同影响与误差分析 17
工程实现及平台兼容性保障 17
模型解释能力与输出可视化 17
项目文档规范与可持续维护 17
项目模型算法流程图 17
项目数据生成具体代码实现 19
项目目录结构设计及各模块功能说明 19
项目目录结构设计 19
各模块功能说明 20
项目部署与应用 21
系统架构设计与模块集成 21
部署平台与环境准备 21
模型加载与推理优化 22
实时数据流处理与管道自动化 22
交互式可视化与用户操作界面 22
GPU/TPU 加速推理与负载均衡 22
系统监控、日志与自动化管理 23
自动化CI/CD管道与版本升级 23
API服务、业务接入与导出 23
安全管理、用户权限和系统备份 23
项目未来改进方向 24
引入多层次自适应小波和新型分解算法 24
迈向多变量耦合与多任务预测范式 24
支持更广泛的数据类型、时空尺度与高维观测 24
智能决策支持与自主优化平台升级 24
自动化模型更新、迁移学习与云端部署 25
拓展多领域应用与产学研开放合作 25
项目总结与结论 25
程序设计思路和具体代码实现 26
1. 生成模拟气象数据 26
2. 数据读取与标准化处理 27
3. EWT分解一维时序信号 27
4. EWT分量可视化 27
5. 构建滑动窗口训练特征 27
6. 划分训练、验证、测试集 28
7. 构建N-HiTS分层网络结构 28
8. 防止过拟合与模型正则化 29
9. 超参数自动调整（Bayesian Optimization自动调参） 29
10. 训练模型和保存最佳结果 30
11. 预测与反标准化 30
12. 多种性能评估指标 30
13. 绘制多元评估图 31
a) 真实值与预测值多步对比曲线 31
b) 残差分布直方图 31
c) 真实-预测散点相关性图 31
d) 多组样本短时波形云图 32
14. 模型预测与结果存储 32
15. 加载模型与快速推理 32
精美GUI界面 33
主界面初始化与布局（项目主窗口与自适应布局） 33
数据加载与预处理区 33
EWT分解与分量可视化 34
滑动窗口构建与特征工程 34
网络模型定义与训练 34
预测结果展示与可视化 35
算法参数与超参数管理 35
评估方法与多样图形 36
一键保存与新样本推理快速入口 36
实时进度条和状态输出 37
弹窗反馈与输入输出板块 37
文件保存路径与导入导出入口 37
关于与帮助 37
总体布局自适应与启动 38
完整代码整合封装（示例） 38
结束 46
全球气候变化和极端天气事件日益频发，天气预报在环境治理、农业生产、能源调度和城市管理等领域扮演着极为重要的角色。随着信息技术和观测手段的进步，气象数据获取的分辨率和覆盖范围持续提升，检测手段也从传统的地面观测发展到卫星遥感和物联网感知网络。大规模、多源、多变量的数据使得天气预测变得更具挑战性，天气系统本身的非线性、非平稳及多尺度特征，决定了其预测难度大大高于许多通用时间序列分析问题。现有许多传统预测方法，如ARIMA、滑动平均等，往往难以捕捉天气过程中的复杂模式和非线性动态，进而导致预测精度难以令人满意，尤其是在中短期预报中遇到明显瓶颈。
数据驱动的深度学习方法已在许多领域表现出巨大的优势，尤其是能够通过端到端的方式从原始数据中自动提取高层次特征，有效建模复杂的时序依赖关系。近年来，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、门控循环单元（GRU）、长短期记忆网络（LSTM）等方法在天气预测任务中广泛应用，并取得了比 ...