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时间序列预测 | CEEMDANCNNTransformer多变量时间序列预测Python 时间序列预测 创新点 多尺度特征提取CEEMDAN将复杂的时间序列分解成多个IMFs使得CNN和Transformer能够在不同频率尺度上提取特征和依赖关系。 组合优势结合了CEEMDAN的信号分解能力、CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局依赖捕捉能力。 优点 [火]精细化处理CEEMDAN分解后的IMFs提供了更精细的频率成分使CNN和Transformer在不同尺度上提取和学习特征。 [火]噪声鲁棒性CEEMDAN的降噪特性结合CNN和Transformer的强大建模能力提高了模型对噪声的鲁棒性和预测性能 模型精度超级高指标很低R2几乎接近1模型还可以继续改进继续缝合创新点超强。提前检索过目前没有很多人结合进行预测创新点强先发先得 Python代码torch 功能如下 1.从csv或者xlsx文件中读取数据注释齐全适合小白。 2.多变量预测多变量输入单变量输出 3.指标对比图齐全 4.代码到手一键运行自带开原数据集。 程序设计
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参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340
