本文提出了一种改进后的 lstm 模型,即 eemd-lstm 模型。该方法在获取原始 溶解氧

eemd-lstm 模型是一种改进后的长短期记忆网络（LSTM）模型，其特点是引入了经验模态分解（EEMD）方法。EEMD 是一种数据分解和去噪的方法，通过将原始时间序列数据分解为多个固有模态函数（IMF）分量，可以更好地捕捉数据的非线性特征。

在本文中，eemd-lstm 模型被应用于获取溶解氧（DO）数据。通常情况下，水中的溶解氧含量对水质的监测和评估具有重要意义。然而，由于溶解氧数据具有很强的非线性特征和周期性变化，传统的模型往往无法准确捕捉其变化规律。

相比之下，eemd-lstm 模型结合了EEMD 的数据处理能力和LSTM 的序列建模能力，能够更有效地分析和预测溶解氧数据。首先，通过EEMD 方法对原始溶解氧数据进行分解和去噪，得到了多个IMF 分量。然后，将这些IMF 分量作为输入序列，输入到LSTM 网络中进行序列建模和预测。

实验结果表明，eemd-lstm 模型相比传统的LSTM 模型在溶解氧数据的预测精度和稳定性上均有显著提升。通过引入EEMD 方法，eemd-lstm 模型能够更好地处理溶解氧数据中的非线性和周期性特征，提高了模型对数据的拟合能力和泛化能力，为水质监测和管理提供了更可靠的分析和预测工具。因此，eemd-lstm 模型在处理溶解氧数据方面具有很大的应用潜力。