MATLAB
实现基于
VMD-CNN1D
变分模态分解（
VMD）结合一维卷积神经网络（
CNN1D
）进行中短期天气预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
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气象时间序列包含多尺度、强噪声、非平稳等特征，导致常规统计模型在短期和中期温度、湿度、风速等关键变量的预测中精度受限。近年来，变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）因能够在变分框架内自适应地将信
号分解为有限个具有紧支撑带宽的本征模态（IMF），在噪声抑制、模式分离与多尺度表征方面展现出优点；一维卷积神经网络（CNN1D）在时间依赖建模中凭借局部感受野、权值共享与层级特征表达能力，能有效捕获短程与中程的时序结构。将VMD与CNN1D进行有机耦合，通过先分解再学习的“降噪+特征提炼”范式，可在复杂背景下实现更稳健的中短期天气预测。
在生产级应用场景，预报对象既包括温度、相对湿度 ...