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方闲再次面临危机。

从2015年内的日最高气温曲线可以看出,从一月份开始,日最高温大体趋势为不断增加,从接近0向接近35这一数值变化,而从9月份之后开始日最高温大体层下降趋势,不断重新向0这一数值接近,整体呈现先上升后下降的趋势,而且并没有在均值的附近上下波动,可以明显的看出日最高气温是不平稳的时间序列。

故可以采用EMD方法对数据进行分解,消除非平稳性,对得到的平稳的时间序列应用LSTM算法进行预测。

将日最高气温数据最为向量序列引入,借助Matlab实现EMD算法,对2011-2019的南京市日最高气温数据进行EMD分解,得到了7个IMF和一个残量信号(不能再分解的信号),为了能更首观地观察将其绘制成图(如图3)。

在这些IMF中可以发现,在整个时间尺度范围内,时间序列数据围绕0这一数值较为“对称”地上下波动,可以认为数据是比较平稳的。

输出门控制细胞对网络其余部分的输出流的激活,并确定下一个隐藏状态的值,该隐藏状态就包含了先前输入的信息。

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