楼主: 南唐雨汐
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[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-LSTM变分模态分解(VMD)结合长短期记忆网络(LSTM)进行中短期天气预测 [推广有奖]

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南唐雨汐 在职认证  发表于 6 小时前 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
VMD-LSTM
变分模态分解(
VMD)结合长短期记忆网络(
LSTM
)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)
中短期天气预测一直是气象服务、能源调度、交通安全与农业生产中的关键环节。气象观测序列具有强烈的非平稳性与多尺度性:在小时至日尺度上存在边界层湍流和局地地形效应,在周到月尺度上叠加季节周期与慢变背景场,同时受到突发性对流、锋面入侵与人类活动的扰动。传统线性模型在处理这种“多频混叠+非平稳”的序列时往往力不从心,深度学习虽具备强大的表征能力,却容易被噪声与多尺度混叠牵着走,导致训练不稳定、收敛慢、泛化差。变分模态分解(VMD)通过将原始序列分解为若干窄带本征模态(IMF),把不同频段的动力学从混合态中“解卷”,显著降低模态间的相互干扰,为后续建模创造了干净的子空间。长短期记忆网络(LSTM)擅长捕捉时序的长期依赖与短期变化,但面对原始观测时常被高频噪声和强非平稳性干扰;若先借助VMD把温度、湿度、风速、气压、降水等观测拆分成稳定的窄带子序列,再 ...
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关键词:matlab实现 MATLAB atlab matla 项目介绍

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