风速预测 | Python基于CEEMDAN-CNN-Transformer+ARIMA的风速时间序列预测-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了风速预测 | Python基于CEEMDAN-CNN-Transformer+ARIMA的风速时间序列预测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

效果一览

风速预测 | Python基于CEEMDAN-CNN-Transformer+ARIMA的风速时间序列预测,专题预测,python,cnn,transformer,CNN-Transformer,ARIMA

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。

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-823978.html

到了这里，关于风速预测 | Python基于CEEMDAN-CNN-Transformer+ARIMA的风速时间序列预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！