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

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效果一览

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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。

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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

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