基于CEEMDAN-LSTM的陶岔渠首水深預(yù)測

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摘 要∶采用基于自適應(yīng)噪聲的完全經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（CFEMDAN-LSTM）對水深通行預(yù)測。首先利用中位值平均濾波法對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，再采用CEEMDAN方法對歷史水深序列進行分解獲得歷史水深的高、低頻以及殘差序列，然后對得到的各個分量使用ISTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測，最后疊加各分量預(yù)測值重構(gòu)水深預(yù)測結(jié)果。（剩余9244字）