Pytorch代码，EMD-CNN-LSTM时间序列风速气候预测（完整源码和数据）

在当今的数据科学和机器学习领域，利用深度学习模型进行时间序列预测是一个广泛研究的主题。本次提供的压缩包文件是一个完整的项目，涵盖了从数据预处理、模型设计到预测和结果评估的整个流程。具体而言，该文件集针对的是风速气候预测问题，使用了一种结合了经验模态分解（EMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的先进模型。 项目中包含的“weatherHistory.csv”文件是一个关键的输入，它提供了用于训练和测试模型的实际风速气候数据。通过对这些历史数据的细致分析，研究人员能够捕捉到风速数据随时间变化的模式和趋势，这对于构建准确的预测模型至关重要。 “EMD-CNN-LSTM.ipynb”文件是一个Jupyter Notebook文件，详细记录了整个项目的实施过程。它不仅包含了数据预处理的步骤，如数据加载、数据清洗、特征工程，还记录了模型构建的过程，包括了网络架构的设计、超参数的设置以及模型的训练过程。此外，该文件还包括了模型评估的步骤，如使用损失函数和评价指标来验证模型的预测性能。 “风速数据数据集制作与可视化.ipynb”文件则可能专注于数据的可视化和探索性数据分析（EDA）。这一步骤有助于研究人员更好地理解数据的分布和特征，以及是否存在季节性模式、周期性或趋势。可视化结果对于后续的数据处理和模型设计有着指导性的作用，因为它能够揭示数据的内在结构和潜在问题。 “best_model_emd_cnn_lstm.pt”文件存储了通过训练得到的最佳模型参数，这表明了整个训练过程已经完成，并且已经通过了验证集的测试，证明模型具有良好的泛化能力。将这样的模型参数保存下来，可以在将来的预测任务中直接使用，无需重新训练模型，从而节省了宝贵的时间和计算资源。 压缩包中还包括了“scaler”文件夹，它包含了标准化或归一化处理所用的参数信息，这对于时间序列预测至关重要。因为深度学习模型通常对输入数据的尺度和范围敏感，所以合理的预处理可以大幅提高模型的训练效率和预测准确度。 此外，“test_label”、“test_set”、“train_label”和“train_set”文件夹则分别存储了用于模型训练和测试的标签和数据集。这确保了数据的组织和使用是有序的，且易于追踪和维护。 “wind_emd_imfs”文件可能是经验模态分解过程的产物，它将复杂的风速时间序列数据分解为一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。EMD是一种适用于非线性和非平稳时间序列分析的方法，通过这种分解，可以更细致地捕获数据中的动态特征，进一步提高了预测模型的准确度。 这些文件共同构成了一个完整的项目，展示了如何使用深度学习技术对风速气候进行预测，并提供了一种结合EMD、CNN和LSTM的创新方法。该方法通过分解时间序列数据，提高了模型对复杂数据模式的理解能力，这为相关领域的研究人员和工程师提供了宝贵的实践参考和学习资源。