MATLAB
实现基于
EEMD-Transformer
集合经验模态分解（
EEMD
）结合Transformer
编码器进行中短期天气预测的详细项目实例
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近年来，全球气候变暖、极端气象事件频发已对社会经济发展、农业生产、能源调配和公共安全带来严重挑战。为保障人民生命财产安全和社会正常运行，精确且高时效性的短期和中期天气预报愈发重要。然而，由于大气系统的高度非线性、强烈的多尺度波动和外部扰动影响，传统天气预测方法在实际应用中常常面临较大局限。随着自动化和智能化需求的提升，如何有效挖掘气象观测数据中的潜在结构，准确预判未来气象演变趋势，成为气象科学与人工智能交叉领域的关键课题。
常规的数值气象模型虽然在提升天气预测水平方面取得了巨大进步，但对高频波动和局部突发性天气事件捕捉依然存在时空分辨率和误差扩增问题。此外，观测数据中普遍存在噪声、缺失和非平稳性，进一步增加了分析与建模的难度。与此对应，深度学习领域近年来涌现出众多数据驱动模型，为气象预 ...