MATLAB
实现基于
CEEMDAN-BiLSTM
完全集合经验模态分解自适应噪声（
CEEMDAN
）结合双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行中短期天气预测的详细项目实例
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随着社会经济的快速发展以及全球气候变化带来的复杂影响，中短期天气预测问题正受到愈发广泛的关注。在能源、交通、农业、防灾减灾等众多领域，对气象信息的精准掌握成为科学决策与高效运营的重要支撑。然而，传统天气预测方法受限于物理建模、计算复杂度以及对于非线性特性建模的不足，难以充分挖掘复杂天气数据中蕴含的动态信息，进而影响预测结果的准确性和时效性。在实际应用场景中，如风力发电场对风速的精确预测、电力调度对温度变化的把控、航空航运对降水和能见度的提前预判等，各类智能系统都要求天气预测具备更高的分辨率和可靠性。复杂天气系统的演变往往同时包含大量不同频率、不同幅值的信号分量，并掺杂噪声、异常值及外部驱动因素，使得预测问题面对信号分解、模式提取、模型泛化等多方面的技术挑战。
现 ...