基于CEEMDAN和时间卷积网络的风向预测算法

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摘 要：为提高风向预测精度，提出一种基于随机森林算法（RF）、分类回归树（CART）、完备自适应噪声经验模态分解（CEEMDAN）与时间卷积网络（TCN）的组合预测算法。其中，基于分类回归树法的输入重要性评测用于评测风向预测模型的输入相关度并进行筛选；随机森林算法用于对风向数据进行自适应处理；完备自适应噪声集成经验模态分解用于对输入风向数据进行分解并进行输入信息特征提取；最后，利用时间卷积网络搭建风向预测模型。（剩余14880字）

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