背景痛点 时序预测在金融、气象等领域有着广泛的应用，但传统的时序预测方法在处理非平稳信号时存在诸多局限性。以 …

背景痛点 在非平稳信号处理领域，传统方法面临着几个关键挑战： 模态混叠问题：传统 EMD 方法在处理复杂信号时…

时间序列预测的挑战 在真实场景的时间序列预测中，我们常常遇到非平稳信号（Non-stationary Sign…

问题背景 非平稳时序信号预测（如电力负荷、股票价格、振动监测等场景）长期面临两大核心挑战： 模态混叠现象 ：传…

背景痛点：为什么需要 CEEMDAN Transformer？ 传统时间序列分析方法在处理现实世界的复杂信号时…