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摘 要∶采用基于自適應噪聲的完全經驗模態(tài)分解-長短期記憶神經網絡模型（CFEMDAN-LSTM）對水深通行預測。首先利用中位值平均濾波法對數據進行預處理，再采用CEEMDAN方法對歷史水深序列進行分解獲得歷史水深的高、低頻以及殘差序列，然后對得到的各個分量使用ISTM神經網絡預測，最后疊加各分量預測值重構水深預測結果。（剩余9244字）
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基于CEEMDAN-LSTM的陶岔渠首水深預測
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