MATLAB
实现基于
CEEMDAN-TCN
完全集合经验模态分解自适应噪声（
CEEMDAN
）结合时序卷积网络（
TCN）进行中短期天气预测的详细项目实例
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近年来，气候变异性加剧与极端天气事件的频发对社会经济和人们的日常生活产生了深远影响。大规模能源调度管理、防灾减灾以及农业生产等领域对高精度的中短期天气预测提出了更高要求。传统的物理模型和数值天气预报方法在面对复杂非线性、非平稳性气象信号时，存在着对初始条件敏感、计算资源消耗大以及在局地极端事件预测上的不稳定等局限。与此同时，气象数据普遍呈现出强烈的噪声污染、模态叠加和信号非平稳特性，这些特性使得常规信号处理和预测算法在实际应用中准确性和稳健性受到极大限制。因此，结合先进的数据驱动建模技术，利用深度学习与信号分析方法协同开展天气预测成为目前研究重点之一。
经验模态分解（EMD）及其改进方法能够有效实现非线性、非平稳时序信号的自适应分解，为后续建模提供了更为纯净的子信号。然而传统EMD ...