CEEMDAN-CNN-LSTM多特征风速气候预测，Pytorch完整源码

CEEMDAN-CNN-LSTM多特征风速气候预测，Pytorch完整源码 该模型采用三级架构设计： CEEMDAN分解层：对非平稳风速序列进行自适应分解 多模态特征融合模块：整合气象因子与IMF分量 混合预测网络：CNN+LSTM时序建模 在当前全球气候变化的大背景下，风速气候预测对于能源、农业、交通等多个行业至关重要。本项目提出了一个基于CEEMDAN-CNN-LSTM多特征融合的风速气候预测模型，并提供了Pytorch框架下的完整源码。该模型通过创新的三级架构设计，有效提高了风速预测的精度和可靠性。 CEEMDAN分解层（集合经验模态分解自适应噪声）是该模型的基础。该方法适用于非平稳数据序列的分解，能够将复杂的风速数据分解为若干个本征模态函数（IMF）分量，每个分量对应一个基本的振荡模式。这种分解使得数据更加平滑，能更有效地提取出对预测有帮助的信号特征。 模型中的多模态特征融合模块是一个关键环节。它将CEEMDAN分解后的IMF分量与多种气象因子结合，形成更全面的数据表示。整合后的特征不仅包括风速本身的历史数据，还包括温度、湿度、气压等其他气象条件，使得模型能考虑到风速变化与环境因素之间的复杂关系，从而在建模时能更好地捕捉到影响风速的多种因素。 混合预测网络通过卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的结合，对整合后的多模态特征进行时序建模。CNN在空间特征提取上具有优势，而LSTM则擅长捕捉时间序列数据的长期依赖关系。两者的结合使得模型既能捕捉到数据的局部特征，又能理解数据随时间的变化规律，从而提高了预测的准确度。 整个项目还包括多个Jupyter Notebook文件，涵盖了从数据预处理、模型训练到结果评估的整个流程。其中，“风速数据制作与可视化.ipynb”详细指导如何处理和可视化风速数据；“CEEMDAN-CNN-LSTM预测模型.ipynb”则是模型构建和预测的核心脚本；“best_model_ceemdan_cnnlstm.pt”是训练好的模型权重文件，可以直接用于预测；“文件解读必看.txt”提供了对其他文件的解读和使用指南。同时，“weatherHistory.csv”提供了风速的历史数据，“scaler”、“train_label”、“train_set”、“test_set”、“test_label”等文件则为模型训练和测试所必需的预处理数据。 该项目不仅展示了在风速预测领域先进的模型架构，也为从事相关工作的研究人员和工程师提供了宝贵的参考和工具，有助于他们更有效地进行风速预测和模型开发，进而为相关行业提供更为准确的气候预测服务。