MATLAB
实现基于
DWT-LSTM
离散小波变换（
DWT）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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中短期天气预测一直是气象科学与人工智能领域高度关注的重要课题，其准确性直接影响农林渔业生产、城市管理、能源调配、交通运输、自然灾害预警等各行各业。在全球气候变化趋势加剧与极端天气事件频发的背景下，传统数值天气预报方法因模型复杂、计算需求高以及对于部分初始条件异常敏感等问题，存在预测精度与响应速度的瓶颈。与此同时，随着现代气象观测手段的丰富，大量地面站、雷达、卫星等多源数据持续累积，为基于数据驱动的天气预测模型的开发带来了新的机遇。
近期深度学习技术以其强大的特征自动提取和建模能力已广泛应用于气象时序预测任务之中。特别是长短期记忆神经网络（LSTM）凭借对非线性、非平稳、强相关气象时序数据的强适应性，在降雨预报、温度预测、风速风向建模等多个方向取得突破。但在实际应用中，气象数据往往包含多尺度、多周期变化趋势和隐 ...