Python
实现基于
CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention
完全集合经验模态分解与自适应噪声（
CEEMDAN
）结合变分模态分解（
VMD）和双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）融合注意力机进行时间序列预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解）
在当前信息化和智能化高速发展的时代背景下，时间序列预测已渗透到经济金融、工业制造、能源管理、气象环境等众多实际应用领域。通过对历史观测数据的深入分析，实现对未来趋势的科学预判，不仅能有效提升决策效率，更对风险控制、资源优化配置具有重要意义。随着大数据、物联网、传感器等关键技术的普及，时间序列数据呈现出海量、多样、高噪声和强非线性等典型特征。传统方法如ARIMA、ES等因其对线性结构的依赖以及对复杂动态关系的捕捉能力有限，在面对强非线性和强噪声的数据时，预报效果逐渐力不从心。此外，现代工业与商业活动中，数据的隐含模态和变化节奏纷繁复杂，单一算法难以兼顾分解特征提取和全局时序建模的需求。
近年来，经验 ...