MATLAB
实现基于
WPT-LSTM
小波包变换（
WPT）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事件的日益频发，准确获取未来天气信息已成为安全、经济与生活质量提升中的关键环节。高效的气象预测不仅关乎农业生产、能源消耗与自然灾害预警的科学决策，同时也极大影响着交通运输、航空航天、军事战略等多个领域。在中短期天气预测任务中，预测时效通常涵盖数小时至数日，这一时间尺度下的气象系统动态复杂，既反映大气运动的长期趋势，也受短期扰动影响，这使得高精度、自动化、可扩展的预测模型需求愈加突出。
传统的物理模型依赖繁复的数值算法，计算资源消耗大，同时在面对初始场误差和参数不确定性时表现受限。相较于传统的数值气象预报模型，数据驱动的机器学习方法具备高通量处理能力、灵活性能逼近能力及对非线性复杂模式的优秀建模能力。近年来，数据驱动方法逐步成为中短期天气预测研究的重要补充，其聚焦于便捷提取历史观测与再分 ...