MATLAB
实现基于
EEMD-LSTM
集合经验模态分解（
EEMD
）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
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近年来，全球气候变化以及极端天气事件频发，对人类社会的生产、生活以及生态环境产生了显著影响。准确、及时的中短期天气预测对于农业生产、交通运输、城市管理、防灾减灾等领域具有极其重要的实际意义。传统的天气预测方法主要依赖于物理模型和统计模型，但由于大气系统的高度非线性与多尺度特性，这些方法在处理复杂、波动性强的气象数据时，常常存在预测精度不高、响应速度慢等问题。随着现代信息技术、人工智能和数据挖掘技术的飞速发展，越来越多的数据驱动方法被应用于天气预测领域，以提升预测模型的准确率和泛化能力。
集合经验模态分解（EEMD）是一种自适应的时序信号分解方法，可以将复杂的非线性、非平稳气象时间序列分解为若干具有物理意义的本征模态函数（IMF），有效去除噪声和趋势项，突出数据本质特征。EEMD能够缓解模态混叠问题，提高分解的稳健性和物理解释性。长 ...