养殖池塘中的溶解氧(DO)对水产品的生长和品质有着至关重要的作用.为了提高溶解氧预测的准确性和有效性,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和萤火虫算法(FA)优化支持向量机(SVM)的组合预测模型.首先,将DO 时间序列通过集合经验模态分解为一组去除噪声的并相对稳定的子序列.接着,利用相空间重构(PSR)重建分解子...
、cK(t);排列熵计算子模块,用于计算步骤EEMD分解子模块中各IMF分量的排列熵值;信号重构子模块,用于选取排列熵值不大于预设值的IMF分量来重构,得到去噪后的信号x′(t),x′(t)为排列熵值不大于预设值的IMF分量之和;对于任意一个x(t),排列熵计算子模块利用下述单元计算各IMF分量的排列熵:相空间重构单元,用于对于...
预测过程分为三个阶段:首先,利用EEMD算法降低短时船舶交通流量的非平稳性影响;然后,利用PE算法对EEMD分解的时间序列分量进行相空间重构,大幅缩短预测模型的运算时间;最后,将重构后的高低频分量和残差导入LSTM模型进行预测,预测值叠加后即可得到最终预测结果.通过采集的青岛港主航道连续366天共4392组船舶交通流量数据验证...
首先,采用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)将风电功率序列分解为若干个模态,从而避免了模态混叠;其次,利用相空间重构对分解得到的模态计算Hurst指数,并依据Hurst指数得到最优子序列;最后,采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)-极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型对最优子...
利用ＥＥＭＤ将含噪ＡＤＳ Ｂ信号分解得到其各阶本征模态函数（ＩｎｔｒｉｎｓｉｃＭｏｄｅＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＩＭＦ），计算各阶ＩＭＦ的排列熵，通过排列熵的相对大小筛选出被噪声污染较高的ＩＭＦ并将其剔除，利用剩余的ＩＭＦ重构ＡＤＳ Ｂ信号，以达到降噪的目的。实验结果表明，该方法可以有效提高ＡＤＳ ...
(57)摘要本发明公开了一种基于EEMD‑PE‑LSTM的短时船舶交通流量预测方法,包括以下步骤:建立船舶交通流量序列x(t);利用EEMD算法分解船舶交通流量序列x(t)得到IMF分量和残差;之后利用PE算法对IMF分量进行相空间重构,将IMF分量重构为高低频分量;然后将高低频分量和残差分别输入至LSTM模型得到对应的预测值;再将各...
[15]梁莉. 基于相空间重构理论的滑坡预测研究[D]. 成都: 成都理工大学, 2008. (责任编辑 杨健) Research on Side Slope Prediction Using BP Neural Network Based on EEMD YAN Hongbo1,2, YANG Qing1,2, REN Chao1,2, BI Xuanxuan1,2 (1. College of Geomatics and Geoinformation, Guilin University of...
张颖超等(2017)考虑到在短时间内气温具有 连续性,提出了粒子群改进的相空间重构和极限学习机的集成学习算法对单站气温 资料进行质量控制,拓宽了智能算法在质量控制领域应用的新思路。 上述方法均能有效检测出观测资料中的存疑数据,达到质量控制效果,但这些方法都 较少考虑到气温观测资料中的噪声成分对质量控制效果的...
基于EEMD的BP神经网络边坡预测研究 基于EEMD的BP神经⽹络边坡预测研究 (1.桂林理⼯⼤学测绘地理信息学院，⼴西桂林541004；2.⼴西空间信息与测绘重点实验室，⼴西桂林541004)要：针对边坡变形中⾮平稳和⾮线性的数据处理问题，提出⼀种基于集合经验模态分解(EEMD)和BP神经⽹络相结合摘要：的边坡变形...
?针对具有非线性、非平稳、多尺度特性的复杂时间序列,提出一种基于集合经验模态分解(eemd)和进化核主成分回归(kpcr)的自适应预测建模方法.首先运用能克服传统emd算法中模态混叠现象的eemd算法,按原始时间序列信号的构成特点将其分解到不同尺度,然后对不同尺度序列采用c-c方法重构相空间,在相空间中运用基于混合核函数的...