项目介绍 MATLAB实现基于EEMD-BiLSTM集合经验模态分解（EEMD）结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行中短期天气预测

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MATLAB
实现基于
EEMD-BiLSTM
集合经验模态分解（
EEMD
）结合双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行中短期天气预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着全球气候变化和极端天气事件的频发，提升中短期天气预测的准确性已成为气象科学的重要课题。高质量的天气预测不仅能够为社会生产和日常生活提供科学决策依据，还能显著降低气象灾害造成的损失。然而，传统的物理建模方法由于对气象系统动力学和初始场的高度依赖，常常受到观测误差、模型参数设定及计算资源的限制，导致预测精度提升遇到瓶颈。面对日益复杂的大气环境和多源观测数据的持续增长，如何充分挖掘气象数据的时空特征，突破传统数值天气预报的约束，成为当前气象预测领域的重要研究方向。
数据驱动的深度学习方法由于其强大的特征提取和时序建模能力，正逐渐成为气象预测领域的新宠。尤其是长短期记忆网络（LSTM）及其变体在处理非线性、非平稳时序信号方面展现了巨大优势。然而，原始气象数据往往受到噪声和多尺度波动的干扰，单一的神经网络模型难以兼顾局部细节 ...

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