MATLAB
实现基于
CEEMDAN-TFT
完全集合经验模态分解自适应噪声（
CEEMDAN
）结合时间融合变换器（
TFT）进行中短期天气预测的详细项目实例
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在气候变化日益显著的背景下，全球极端天气事件的频发对人类社会生产生活带来了严峻挑战，高效精准的气象预测技术成为科学应对自然灾害、避免经济损失与保障人民生命财产安全的重要支撑。中短期天气预测具有极高的现实应用价值，在农业生产、能源调度、防灾减灾、城市运行等领域均扮演着基础且关键的角色。受限于天气变化的高度非线性及复杂多尺度特性，传统预测方法难以充分挖掘气象数据中的深层信息，预测结果局限性明显，而现代信号分解与深度时序建模技术的发展为气象预测提供了突破口。经验模态分解及其扩展方法已经成为非平稳非线性信号处理领域的热门课题，其中完全集合经验模态分解自适应噪声法（CEEMDAN）凭借其抗噪声强、分解结果物理意义清晰等优点在气象数据预处理方面表现突出。通过将气象原始序列分解为一系列本征模函 ...