MATLAB
实现基于
CEEMDAN-Transformer
完全集合经验模态分解自适应噪声（
CEEMDAN
）结合Transformer
编码器进行中短期天气预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
在当今日益复杂的气候环境与快速变化的气象条件下，精确的中短期天气预测对于农业管理、能源调度、防灾减灾、交通运输与公共安全等各领域具有极其重要的现实意义。随着全球变暖现象逐渐加剧，极端天气事件的频率与强度也显著提升，这对传统气象建模与预测技术提出了更高的准确性和时效性挑战。现代气象数据来源广泛，不仅包含地面观测站数据，还融合了卫星遥感、雷达、自动化气象站等多种数据形式。这些海量、多源、多尺度的时间序列数据，蕴含着丰富的气象变化规律，但其高维、噪声强、非线性与非平稳特征，却极大地制约了常规线性气象预测模型的能力。
当前，许多传统数值天气预报方法主要依靠物理动力过程模拟，对大气运动、热力、湿度等物理量进行反复迭代。然而，这种模型在面对复杂下垫面、局地极端事件和强对流 ...