
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')
# 读取已处理的 CSV 文件
df = pd.read_csv('wind_speed.csv' )
# 取风速数据
winddata = df['Wind Speed (km/h)'].tolist()
winddata = np.array(winddata) # 转换为numpy
# 可视化
plt.figure(figsize=(15,5), dpi=100)
plt.grid(True)
plt.plot(winddata, color='green')
plt.show()

1.2 EMD分解


from PyEMD import EMD
# 创建 EMD 对象
emd = EMD()
# 对信号进行经验模态分解
IMFs = emd(winddata)
# 可视化
plt.figure(figsize=(20,15))
plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, 1)
plt.plot(winddata, 'r')
plt.title("原始信号")
for num, imf in enumerate(IMFs):
    plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, num+2)
    plt.plot(imf)
    plt.title("IMF "+str(num+1), fontsize
=
10
)
# 增加第一排图和第二排图之间的垂直间距
plt.subplots_adjust(hspace=0.8, wspace=0.2)
plt.show()

2 数据集制作与预处理

2.1 先划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集

2.2 设置滑动窗口大小为96，制作数据集

3 基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型预测

3.1 数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch


# 加载数据
import torch
from joblib import dump, load
import torch.utils.data as Data
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
# 参数与配置
torch.manual_seed(100)  # 设置随机种子，以使实验结果具有可重复性
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 加载数据集
def dataloader(batch_size, workers=2):
    # 训练集
    train_set = load('train_set')
    train_label = load('train_label')
    # 测试集
    test_set = load('test_set')
    test_label = load('test_label')
    # 加载数据
    train_loader = Data.DataLoader(dataset=Data.TensorDataset(train_set, train_label),
                                   batch_size=batch_size, num_workers=workers, drop_last=True)
    test_loader = Data.DataLoader(dataset=Data.TensorDataset(test_set, test_label),
                                  batch_size=batch_size, num_workers=workers, drop_last=True)
    return train_loader, test_loader
batch_size = 64
# 加载数据
train_loader, test_loader = dataloader(batch_size)

3.2 定义EMD-CNN-LSTM预测模型

注意：输入风速数据形状为 [64, 10, 96]， batch_size=64, 维度10维代表10个分量，96代表序列长度（滑动窗口取值）。

3.3 定义模型参数


# 定义模型参数
batch_size = 64
input_len = 96   # 输入序列长度为96 (窗口值)
input_dim = 10    # 输入维度为10个分量
conv_archs = ((1, 32), (1, 64))   # CNN 层卷积池化结构  类似VGG
hidden_layer_sizes = [64, 128]  # LSTM 层 结构
output_size = 1 # 单步输出
model = EMDCNNLSTMModel(batch_size, input_len, input_dim, conv_archs, hidden_layer_sizes, output_size=1)  
# 定义损失函数和优化函数 
model = model.to(device)
loss_function = nn.MSELoss()  # loss
learn_rate = 0.003
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), learn_rate)  # 优化器

3.4 模型训练

训练结果

采用两个评价指标：MSE 与 MAE 对模型训练进行评价，100个epoch，MSE 为0.00412，MAE 为 0.000241，EMD-CNN-LSTM预测效果良好，性能提升明显，适当调整模型参数，还可以进一步提高模型预测表现。通过CNN模型来处理输入的长窗口时间序列数据，能够有效地捕获局部模式和特征，将CNN模型的输出作为LSTM模型的输入，LSTM模型能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。EMD-CNN-LSTM模型效果明显，可见其性能的优越性。

注意调整参数：

可以适当调整CNN中卷积池化的层数和维度，微调学习率；
调整LSTM层数和维度，增加更多的 epoch （注意防止过拟合）
可以改变滑动窗口长度（设置合适的窗口长度）

3.5 结果可视化

代码、数据如下：

对数据集和代码感兴趣的，可以关注最后一行


# 加载数据
import torch
from joblib import dump, load
import torch.utils.data as Data
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
# 参数与配置
torch.manual_seed(100)  # 设置随机种子，以使实验结果具有可重复性
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 
#代码和数据集：https://mbd.pub/o/bread/ZZiYmJ5t

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