| 基于CEEMDAN-LSTM组合方法的海平面变化预测分析北大核心CSCD |
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| 引用本文： | 熊思亦熊永良.基于CEEMDAN-LSTM组合方法的海平面变化预测分析北大核心CSCD[J].大地测量与地球动力学,2023(9):899-903. |
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| 作者姓名： | 熊思亦熊永良 |
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| 作者单位： | 1.西南交通大学地球科学与环境工程学院611756; |
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| 基金项目： | 四川省科技计划(2021YFG0339,2022YFG0169)；安徽省地震局科研创新团队。 |
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| 摘 要： | 为提高海平面变化预测精度,将自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合,采用“分解-预测-重组”思路,提出一种海平面变化预测组合方法CEEMDAN-LSTM。结果表明,相对于直接使用LSTM神经网络进行预测(MAE=16.87 mm, RMSE=21.51 mm),以及已有的EEMD-BP神经网络组合方法(MAE=10.4 mm, RMSE=15.44 mm),CEEMDAN-LSTM组合方法预测表现最优(MAE=8.89 mm, RMSE=11.34 mm),具有最低的预测误差。
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| 关 键 词： | CEEMDAN LSTM 海平面变化 融合预测 组合方法 |
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