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测,取定时间尺度范围,以2011-2019年为范围,选取9年内3248个数值按照时间顺序排成数据序列,为之后的EMD分解和LSTM预测做好基础。

遗忘门的功能是对信息进行弃或留的判断。

当信息在网络中流通时,LETM依靠遗忘门中一系列的内部运算操作,对数据信息有选择能力,可以选择哪些信息应该被保留。

遗忘门首先要调整内部状态,然后通过自循环连接将其作为输入数据添加到细胞中,从而自适应地遗忘或重置细胞的记忆。

递归神经网络(RNN)是一种可用于预测时间序列的神经网络,RNN的内部状态可以展示动态时序行为,依靠其强大的计算能力可以处理大量数据,应用于对大量气温数据的处理时,RNN由于数据序列过长,会忘记在较长序列中看到的信息内容,会导致网络具有短时记忆,而短时记忆存在的问题在研究气温预测上并非最好的选择,而且凭借内部的记忆,对任意时序的输入序列可以遍历所有序列并进行分析,处理后保存状态在网络中传递。

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