时间序列预测 | CEEMDAN+CNN+Transformer多变量时间序列预测（Python）

效果一览

基本介绍

时间序列预测 | CEEMDAN+CNN+Transformer多变量时间序列预测（Python）
时间序列预测
创新点
多尺度特征提取：CEEMDAN将复杂的时间序列分解成多个IMFs，使得CNN和Transformer能够在不同频率尺度上提取特征和依赖关系。
组合优势：结合了CEEMDAN的信号分解能力、CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局依赖捕捉能力。
优点：
[火]精细化处理：CEEMDAN分解后的IMFs提供了更精细的频率成分，使CNN和Transformer在不同尺度上提取和学习特征。
[火]噪声鲁棒性：CEEMDAN的降噪特性结合CNN和Transformer的强大建模能力，提高了模型对噪声的鲁棒性和预测性能
模型精度超级高，指标很低，R2几乎接近1，模型还可以继续改进，继续缝合，创新点超强。提前检索过，目前没有很多人结合进行预测，创新点强，先发先得！！！
Python代码torch
功能如下：
1.从csv或者xlsx文件中读取数据，注释齐全，适合小白。
2.多变量预测，多变量输入，单变量输出
3.指标，对比图齐全
4.代码到手一键运行，自带开原数据集。

程序设计

• 完整源码和数据私信博主回复CEEMDAN+CNN+Transformer多变量时间序列预测（Python）

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340