一种基于EEMD-BiLSTM的潮位预测方法及系统

本发明公开了一种基于EEMD‑BiLSTM的潮位预测方法及系统，本发明提出了集合经验模态分解EEMD与双向长短期记忆神经网络BiLSTM相结合的潮位预测模型，能够有效降低预测误差；包括：EEMD分解法可以有效地减少EMD分解法的模态混叠带来的误差问题，从而提高分解结果的精度和稳定性；可以对多个不同的白噪声序列进行平均，以减少高频部分的噪声对EEMD分解结果的影响；该方法具有良好的自适应性，可以分解非线性、非平稳或非白噪声序列；采用本发明的潮位预测将会更加准确，保护周围居民的安全和防止财产损失。