[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于EWT-NHITS经验小波变换（EWT）结合N-HiTS分层时间序列网络（NHITS）进行中短期天气预测 [推广有奖]

0关注
1粉丝

已卖：45份资源

硕士生

13%

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 1092 个
通用积分: 240.3316
学术水平: 5 点
热心指数: 5 点
信用等级: 5 点
经验: 725 点
帖子: 33
精华: 0
在线时间: 229 小时
注册时间: 2025-8-7
最后登录: 2026-1-30

楼主

南唐雨汐

发表于昨天 08:06 |AI写论文

是否 +2 论坛币

k人参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

MATLAB
实现基于
EWT-NHITS
经验小波变换（
EWT）结合N-HiTS
分层时间序列网络（
NHITS
）进行中短期天气预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
全球气候变化和极端天气事件日益频发，天气预报在环境治理、农业生产、能源调度和城市管理等领域扮演着极为重要的角色。随着信息技术和观测手段的进步，气象数据获取的分辨率和覆盖范围持续提升，检测手段也从传统的地面观测发展到卫星遥感和物联网感知网络。大规模、多源、多变量的数据使得天气预测变得更具挑战性，天气系统本身的非线性、非平稳及多尺度特征，决定了其预测难度大大高于许多通用时间序列分析问题。现有许多传统预测方法，如ARIMA、滑动平均等，往往难以捕捉天气过程中的复杂模式和非线性动态，进而导致预测精度难以令人满意，尤其是在中短期预报中遇到明显瓶颈。
数据驱动的深度学习方法已在许多领域表现出巨大的优势，尤其是能够通过端到端的方式从原始数据中自动提取高层次特征，有效建模复杂的时序依赖关系。近年来，卷积神 ...