项目介绍 MATLAB实现基于VMD-ConvLSTM变分模态分解（VMD）结合卷积长短期记忆网络（ConvLSTM）进行中短期天气预测

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MATLAB
实现基于
VMD-ConvLSTM
变分模态分解（
VMD）结合卷积长短期记忆网络（
ConvLSTM
）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）
中短期天气预测作为气象科学研究的前沿方向，在灾害预警、农业生产、能源调度、交通运输等国民经济多个领域具有重要的现实意义。随着气候变化的加剧，极端天气事件日益频繁，提升天气预报的准确性和时效性已成为全球关注的焦点。传统数值天气预报方法虽取得了一定成果，但在面对气象数据高度非线性和多尺度特征时，依然存在局限性。近年来，随着数据驱动方法和人工智能技术的快速发展，深度学习与信号处理方法在气象预测领域展现出巨大潜力。变分模态分解（VMD）作为一种新型信号分解技术，能够有效分离气象序列中的多尺度特征，提升特征表达的清晰度和稳定性；卷积长短期记忆网络（ConvLSTM）则凭借其对空间结构和时间序列的协同建模能力，已成为气象数据建模的优选模型。结合VMD与ConvLSTM的混合方法可以充分利用气象序列的多尺度空间-时序特性，实现更加精准 ...

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