基于VMD-SSA-LSTM的温湿度预测模型研究

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摘要：针对温湿度序列预测中存在的非线性、非平稳特性问题，文章提出了一种融合变分模态分解（VMD） 、麻雀搜索算法（SSA） 与长短期记忆神经网络（LSTM） 的VMD-SSA-LSTM预测模型。该模型首先利用VMD对原始湿度序列进行多尺度分解，提取内在模态特征；其次构建多个LSTM子模型对各模态独立建模；最后通过SSA对关键超参数进行联合优化，提升模型的拟合能力与泛化性能。（剩余13301字）

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