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雷达卡
MATLAB
实现基于
EEMD-TCN
集合经验模态分解（
EEMD
）结合时序卷积网络（
TCN）进行中短期天气预测的详细项目实例
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随着气候变化的不断加剧和极端天气事件频发，传统的天气预测方法已经难以满足社会对高精度、中短期天气预报的实际需求。现代社会对交通运输、能源调度、农业生产、城市管理等领域的依赖日益增强，对高质量的气象服务提出了更高要求。准确、高效的中短期天气预测不仅有助于提升自然灾害防御能力，还能够显著降低经济损失、保障人民生命财产安全。现有的数值天气预报方法虽然具备一定的物理基础，但在小尺度、非线性及非平稳时间序列建模方面仍然存在不足，尤其在复杂地形或局地突发性气象事件中容易出现较大误差。此外，随着观测数据量和气象数据复杂度的快速提升，传统线性统计模型难以充分挖掘数据内部的多层次特征结构，无法有效刻画气象变量的动态演化规律。
近年来，数据驱动的人工智能方法在时序建模和预测领域显示出强大的潜力。经验模态分解（EMD）及其改进方法集成经验模态分解（EEMD）， ...
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