【摘 要】
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风是天津港区域重点关注的气象要素之一,风速的预测准确性是港口安全生产的关键,为此提出了一种基于改进的经验模态分解(EMD)和神经网络模型(LSTM)的风速预测方法。EMD已广泛应用于分析非线性随机信号,集成经验模态分解(EEMD)是EMD的一种改进方法,可以有效处理模态混叠问题,并将原始数据分解为具有不同频率的更平稳的信号,每个信号均作为LSTM神经网络模型的输入数据,最终的预测风速数据则是通过汇
【机 构】
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天津市滨海新区气象局,河海大学,国家海洋信息中心
【基金项目】
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天津市海洋气象重点实验室基金“基于骨架识别和多源数据融合的近岸线状对流系统强度演变临近预警技术研究”(2020TKLOMYB02)。
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风是天津港区域重点关注的气象要素之一,风速的预测准确性是港口安全生产的关键,为此提出了一种基于改进的经验模态分解(EMD)和神经网络模型(LSTM)的风速预测方法。EMD已广泛应用于分析非线性随机信号,集成经验模态分解(EEMD)是EMD的一种改进方法,可以有效处理模态混叠问题,并将原始数据分解为具有不同频率的更平稳的信号,每个信号均作为LSTM神经网络模型的输入数据,最终的预测风速数据则是通过汇总单个信号的预测数据而获得。以天津港区域2017年的站点实测风速为例,研究表明该混合方法比欧洲中心数据集
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