【摘 要】
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为克服小流域数据资料少,河流溶解氧的非平稳特性及动态变化造成的预测困难,提出结合具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和Elman动态神经网络的预测方法.使用CEE
【机 构】
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福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心,数字中国研究院（福建）
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0503500)
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为克服小流域数据资料少,河流溶解氧的非平稳特性及动态变化造成的预测困难,提出结合具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和Elman动态神经网络的预测方法.使用CEEMDAN方法对原始溶解氧时序数据进行平稳化处理及降噪,提取溶解氧随时间变化的波动特征、周期特征,以及长期趋势,通过计算样本熵(SE)值,将相似的特征序列合并,以减小误差累积,对合并后的新序列分别采用布谷鸟搜索(CS)算法优化的Elman模型进行预测,将各预测值叠加,得到最终预测结果.实验结果表明:CEEMDAN-SE-CS-El
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