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- 效果一览
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
效果一览
基本介绍
CEEMDAN-CNN-Transformer+ARIMA是一种用于风速时间序列预测的模型，结合了不同的技术和算法。收集风速时间序列数据，并确保数据的质量和完整性。这些数据通常包括风速的观测值和时间戳。CEEMDAN分解：使用集合经验模态分解（CEEMDAN）将风速时间序列分解为多个本征模态函数（IMF）。CEEMDAN是一种数据驱动的分解方法，能够提取信号中的不同频率成分。CNN特征提取：对于每个IMF，使用卷积神经网络（CNN）来提取特征。CNN可以学习到时间序列中的局部模式和特征。Transformer模型：将CNN提取的特征作为输入，使用Transformer模型进行序列建模和预测。Transformer是一种强大的序列建模算法，能够捕捉序列中的长程依赖关系。
ARIMA模型：应用自回归综合移动平均（ARIMA）模型进行建模和预测。ARIMA是一种经典的时间序列模型，适用于捕捉序列的趋势和季节性。
需要适当的数据处理和参数调整来获得良好的预测性能。同时，模型的性能也取决于数据的质量、特征工程的设计以及模型的参数设置等因素。在实际应用中，可能需要进行反复试验和优化才能得到最佳的结果。
完备集合经验模态分解CEEMDAN与混合预测模型(CNN-Transformer + ARIMA)的方法，以提高时间序列数据的预测性能。该访法的核心是使用CEEMDAN算法对时间序列进行分解,接着利用CNN-Transformer模型和ARIMA模型对分解后的数据进行建模，最终通过集成方法结合两者的预测
结果。包括风速数据，以及已经生成制作好的经过CEEMDAN分解的风速数据集、标签集，对应代码均可以运行，还有CEEMDAN解示例CNN-Transformer + ARIMA模型,有着更小的MSE, MAE，效果特别明显包括数据CEEMDAN预处理的代码，和完整CNN-Transformer模型预测代码、ARIMA预测模型代码、可视化代码。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Python基于CEEMDAN-CNN-Transformer+ARIMA的风速时间序列预测。
