【摘 要】
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利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气象数据进行多尺度分析,探究气象数据的复杂性特征。将EMD和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)相结合建
【基金项目】
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浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划项目(2019R428014),宁波市自然科学基金(2018A610195)
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利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气象数据进行多尺度分析,探究气象数据的复杂性特征。将EMD和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)相结合建立多尺度混合模型对气温数据进行建模预测,并将建立的模型与现有非平稳数据的建模方法进行比较。实证分析表明,基于EMD的多尺度混合模型在预测结果的均方误差和平均绝对误差方面,比SVR方法提高了0.694和0.237,比ARIMA方法提高了0.439和0.159,因此更适合气象数据的建模
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