MATLAB
实现基于
CEEMDAN-LSTM
完全集合经验模态分解自适应噪声（
CEEMDAN
）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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随着全球气候变化和极端天气频发，气象预测系统变得日益重要。中短期天气变化直接影响农业、能源、交通、经济管理等多方面，对保障人民生命和财产安全、提高资源调度效率具有不可忽视的作用。然而，由于气象系统固有的高度时空非线性和动态不稳定性，使得天气预测问题充满挑战。现有的传统气象预测方法如数值气象预报和统计模型虽然历史悠久，但在面对复杂、非平稳和非线性的数据结构时往往显示出预测精度低、泛化能力差等不足。
大气环流在不同空间尺度下表现出多尺度特性，不同时间尺度的天气变化往往被混杂在一个大气信号之中，使得信号的分析和建模更为复杂。尤其是在中短期（1-30天）天气预报领域，受数据波动频率混合、外部扰动影响和传统模型线性设定的制约，如何精准地提取有效气象特征信息、捕捉信号的本质变化一直是科 ...