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 ...