MATLAB
实现基于
EWT-ConvLSTM
经验小波变换（
EWT）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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随着全球气候变化日益加剧，极端天气事件频发，对社会生产和人民生活造成严重影响。大气环流异常、气候极端化导致的洪水、干旱、强风、极端高温等自然灾害，严重威胁着粮食安全、公共健康和城市运行。科学、高效和准确的天气预测技术，对于提升防灾减灾能力、优化能源调度和保障社会安全具有不可替代的重要作用。当前，数值天气预报模型依赖对大气物理过程的复杂描述，需消耗巨量计算资源，但在处理中短期气象数据时，难以充分捕捉气象信号中的非平稳性、时变性与隐藏的多尺度变化信息。这一局限性推动了人工智能技术，尤其是深度学习模型，在天气预测领域的迅速发展。
天气数据具有显著的时空相关性，且受到大气动力学、地理环境、下垫面等多重因素的影响。传统的统计方法、机器学习方法如ARIMA、LSTM固然能够一定程度上建模非线性关系，但 ...