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摘要
针对水温预测问题，为提高水产养殖过程中水温的预测精度，提出了一种基于EMD-LSTM的水温预测模型。首先，利用Pearson相关系数检验法分析各水质数据与水温之间的相关度，确定预测模型的输入变量；采用EMD算法对原始水温数据进行多尺度分解，对各分量进行LSTM训练建模，最后叠加求和各分量预测值，实现水温序列的预测。利用海南省某水产养殖基地采集到的5项指标（水温、PH、溶解氧、盐度、空气温度）对该模型进行训练测试，并与BP、LSTM、EMD-BP三种预测模型的预测结果进行比较。结果表明，所提出的预测模型在各项评价指标上均优于上述三种模型，具有较高的预测精度，可以满足水产养殖水温精确预测的需求，为养殖水温预测预警提高辅助决策。
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