MATLAB
实现基于
DWT-ConvLSTM
离散小波变换（
DWT）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
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随着气候变化的加剧和极端天气事件的频发，对中短期天气预报精度的需求日益迫切。传统的数值天气预报方法虽然在大尺度气候模拟中具有优势，但对于中短期、局地和突变性强的天气现象，其时空分辨能力和响应速度往往难以满足现代社会对气象服务的高精度、定制化需求。气象观测手段的不断丰富，如卫星遥感、雷达探测与自动气象站网格化布局，使得高时空分辨率的气象数据呈现“井喷式”增长。如何有效提取数据之间的深层次关联、优化高维海量信息的降噪与特征融合，成为提升预测准确性和模型泛化能力的核心挑战。
在这一背景下，数据驱动的人工智能方法日益成为气象预测领域的创新热点。近年来，深度学习结构——尤其是能处理时空序列数据的长短期记忆神经网络（LSTM）与其卷积扩展版本（ConvLSTM），因具有提取复杂时空依赖关系的能力，被广 ...