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摘 要：利用改進的完全集合經驗模態(tài)分解（ICEEMDAN）和遞歸量化分析方法設計一種新的信號分解算法（DSD），該算法將原始信號分解為確定性成分和隨機性成分?？紤]風速、風向對波高的影響前提下，將DSD算法與長短時記憶網絡（LSTM）結合建立多變量混合模型DSD-LSTM-m進行有效波高的預測。該模型與單獨的LSTM模型相比明顯提高了預測精度，與單變量混合模型DSD-LSTM-u相比具有更好的預測效果。（剩余10319字）
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基于多變量DSD-LSTM模型的有效波高預測
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