这篇论文讲的是什么：DWT-LSTM组合模型预报短期电离层TEC的研究

这篇论文讨论了一种基于离散小波变换（DWT）和长短期记忆神经网络（LSTM）组合的模型，用于预报短期电离层总电子含量（TEC）。该模型通过DWT对原始TEC数据进行分解，将高频和低频分别输入到不同的LSTM网络中进行处理，然后将两个LSTM网络的输出进行合并，得到最终的预测结果。实验结果表明，该模型能够有效地预测TEC，并且在预测精度和稳定性方面优于其他基准模型。