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摘要：本发明公开了一种基于WT‑LIESN和LSTM的降水预测方法，包括：根据GNSS的信号反演，得到天顶对流层延迟的水平方向的分量与大气可降水量和土壤湿度的逐小时的时间序列；将降水时间序列作为小波分解算法的输入，对降水时间序列进行时频分析，输出若干模态分量，并将若干模态分量划分为高频分量和低频分量；将GNSS气象数据与高频分量输入到长短期记忆递归神经网络中，得到第一预测值；再将GNSS气象数据与低频分量输入到泄露积分神经元的回声状态网络中，得到第二预测值；将第一预测值、第二预测值相加，得到最终的降水预测值。本发明充分利用不同数据的优势，提高了降水预报的全面性和准确性，帮助人们更好地应对短时强降水可能引发的灾害和影响。
主权项：1.一种基于WT-LIESN和LSTM的降水预测方法，其特征在于，包括：根据GNSS的信号反演，得到天顶对流层延迟的水平方向的分量与大气可降水量和土壤湿度的逐小时的时间序列；将所述降水时间序列作为小波分解算法的输入，对所述降水时间序列进行时频分析，输出若干模态分量，并将所述若干模态分量划分为高频分量和低频分量；将GNSS气象数据与所述高频分量输入到长短期记忆递归神经网络中，得到第一预测值；再将所述GNSS气象数据与所述低频分量输入到泄露积分神经元的回声状态网络中，得到第二预测值；将所述第一预测值、所述第二预测值相加，得到最终的降水预测值。
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百度查询： 南京北斗创新应用科技研究院有限公司 一种基于WT-LIESN和LSTM的降水预测方法
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