项目介绍 Python实现基于CEEMDAN-PE自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）结合排列熵（PE）进行时间序列预测

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Python实现基于CEEMDAN-PE自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）结合排列熵（PE）进行时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术的不断进步，各类复杂的时间序列数据在各行各业中扮演着重要角色。无论是在金融市场、医学诊断、气象预测，还是工业设备监控、交通流量分析中，都需要通过有效的模型对时间序列进行精准的预测。随着现代社会对高效、准确预测的需求日益增加，如何在复杂的非线性、不规则的时间序列中提取出有价值的信息，成为了一个关键的研究方向。
传统的时间序列分析方法，如自回归模型（
AR）、滑动平均模型（
MA）和长短期记忆（
LSTM
）网络等，虽然有一定的应用效果，但其在处理复杂信号时存在诸如模态混叠、噪声干扰以及信号非线性问题。为了解决这些问题，经验模态分解（
EMD）和其改进方法
CEEMDAN
（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise
）应运而生。
CEEMD ...

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