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基于分解算法与深度学习的干旱指数预测方法研究.pdf

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    摘要

    干旱情况发展复杂多变，描述干旱程度的干旱指数也具有高度复杂性，近年来，研

    究者们开始使用分解算法结合深度学习模型进行干旱预测。首先使用分解算法，将复杂

    的干旱指数序列分解为多个相对平稳的子序列，通过对子序列的预测得到最终预测结果，

    然而目前相关研究对分解算法与深度学习模型的结合使用还存在诸多问题。为了提高分

    解效果，对原始序列进行二次分解，在提高分解程度的同时，也会产生更多的分解噪声

    信息，影响模型预测精度。分解算法的参数对分解效果影响巨大，凭经验调参效率低且

    性能差。原始序列分解过后，子序列和

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