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MATLAB实现基于CEEMDAN-TFT完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）结合时间融合变换器（TFT）进行中短期天气预测的详细项目实例 4
项目背景介绍 4
项目目标与意义 5
提升中短期气象预测精度 5
强化模型的泛化能力与稳健性 5
推动气象智能分析方法进步 6
满足行业多元应用需求 6
助推气象大数据资源的智能开发利用 6
项目挑战及解决方案 6
非线性非平稳气象数据的高效分解处理 6
特征多样性与高维度变量建模难题 7
多尺度耦合关系建模与异构模态学习 7
数据观测异常与缺失处理能力提升 7
模型高复杂度下的可解释性与运算效率保障 7
端到端集成优化与模型泛化能力提升 7
项目模型架构 8
CEEMDAN信号分解层 8
模态重组与特征工程层 8
时序建模与动态特性提取层（TFT） 8
联合预测输出与后处理层 8
数据异常检测与缺失修复机制 9
端到端训练与模型优化机制 9
结果可解释性与业务场景可移植性设计 9
项目模型描述及代码示例 9
CEEMDAN分解 9
模态筛选与重组 9
特征衍生与归一化 10
TFT输入数据组织 10
构建TFT模型结构 10
TFT模型训练 11
气象预测与逆变换 11
后处理与可视化分析 11
模型评估与性能指标计算 11
项目应用领域 12
智能农业气象服务 12
电力与能源负荷预测 12
城市管理与智慧交通 12
防灾减灾与应急响应 13
智慧水资源与环境监控 13
区域气候研究与教学科研 13
项目特点与创新 13
融合多尺度信号分解与深度序列建模技术 13
全流程端到端集成优化，支持复杂流程一体化 14
多维异构气象数据自适应特征融合 14
强化模型的泛化能力与抗干扰能力 14
支持分层可解释化与业务透明 14
支持多场景灵活扩展及软硬件集成 14
跨领域协同创新促进理论与应用进步 15
项目应该注意事项 15
气象数据预处理与分解参数选择 15
特征工程与模型输入变量有效性验证 15
深度建模过程中的正则化与过拟合控制 15
异常监控与输出可信度分析 16
模型部署与软硬件环境系统兼容性 16
业务场景适配与模型可解释性增强 16
数据隐私与信息安全 16
项目模型算法流程图 17
项目数据生成具体代码实现 17
项目目录结构设计及各模块功能说明 19
项目目录结构设计 19
各模块功能说明 20
项目部署与应用 21
系统架构设计 21
部署平台与环境准备 21
模型加载与优化 22
实时数据流处理 22
可视化与用户界面 22
GPU/TPU 加速推理 22
系统监控与自动化管理 22
数据加密与权限控制 23
故障恢复与系统备份 23
模型更新与持续优化 23
项目未来改进方向 23
算法多样化与自适应集成 23
多源异构数据融合与边界扩展 23
模型解释性与智能感知增强 24
持续自学习与无人值守运维 24
跨领域联合应用与行业赋能 24
云原生与分布式智能平台升级 24
增强安全性与合规性 24
项目总结与结论 24
程序设计思路和具体代码实现 25
数据读取与初始化 25
数据清洗和异常值检测 26
数据归一化处理 26
CEEMDAN分解核心算法 26
IMF分量选择与重组 27
构造时间相关衍生特征 27
划分训练集与测试集 27
TFT模型自定义结构搭建 27
防止过拟合方法-正则化、Dropout和早停 28
超参数调整方法-网格搜索 & 学习率自动调整 28
TFT模型训练与验证 29
测试数据预测与逆归一化 29
评价指标1：均方根误差（RMSE） 29
评价指标2：平均绝对误差（MAE） 30
评价指标3：决定系数（R2） 30
评价指标4：平均绝对百分比误差（MAPE） 30
评价指标5：偏差Bias 30
评价指标6：皮尔逊相关系数 30
评价指标7：残差标准差 30
评估图形1：真实与预测值对比时间序列图 30
评估图形2：预测误差分布直方图 31
评估图形3：真实-预测散点相关图 31
评估图形4：残差序列趋势图 31
评估图形5：累计绝对误差曲线 31
评估图形6：预测值与误差联合箱线图 32
精美GUI界面 32
主界面框架与初始化 32
左侧导航面板与功能切换 32
顶部LOGO与欢迎栏 33
主区标签页布局 33
数据导入与信息展示 33
数据预处理与清洗交互操作 33
CEEMDAN分解与模态查看 34
TFT模型训练与参数选项 34
气象预测结果一键输出 35
评估指标与性能图形展示 35
结果高级可视化与报告导出 36
进度与消息弹窗提示 36
用户友好性与交互细节 37
主题与配色美化 37
支持热键与智能提示功能 37
报错与异常处理交互 38
主界面自适应布局与多分辨率适配 38
高级交互：自定义主题与夜间模式 38
完整代码整合封装（示例） 38
结束 49
在气候变化日益显著的背景下，全球极端天气事件的频发对人类社会生产生活带来了严峻挑战，高效精准的气象预测技术成为科学应对自然灾害、避免经济损失与保障人民生命财产安全的重要支撑。中短期天气预测具有极高的现实应用价值，在农业生产、能源调度、防灾减灾、城市运行等领域均扮演着基础且关键的角色。受限于天气变化的高度非线性及复杂多尺度特性，传统预测方法难以充分挖掘气象数据中的深层信息，预测结果局限性明显，而现代信号分解与深度时序建模技术的发展为气象预测提供了突破口。经验模态分解及其扩展方法已经成为非平稳非线性信号处理领域的热门课题，其中完全集合经验模态分解自适应噪声法（CEEMDAN）凭借其抗噪声强、分解结果物理意义清晰等优点在气象数据预处理方面表现突出。通过将气象原始序列分解为一系列本征模函数（IMFs）及残差，能够有效降低数据的复杂性和噪声影响，为后续建模打下坚实基础。但分解后的各模态分量间仍存在高度非线性耦合，单一模型 ...
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