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本发明公开了一种复杂高噪声信号的混合深度学习模型时序预测方法，首先将原始时间序列数据划分为训练集和测试集并生成时间序列，进行归一化预处理后分别对训练集和测试集进行VMD处理；然后利用Prophet模型对数据中的趋势和季节性特征进行建模，输出...
该专利属于兰州理工大学所有，仅供学习研究参考，未经过兰州理工大学授权不得商用。

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