【摘 要】
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针对太阳黑子的复杂性，利用经验模态分解（EMD）方法，将太阳活动在各时间尺度上的变化分量分解为平稳的固有模态函数（IMF）分量及余项。观察各分量的频谱，根据低频IMF分量和高频IMF分量
【基金项目】
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云南省自然科学基金资助项目(2009CD028);昆明理工大学科学研究基金资助项目(201001)
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针对太阳黑子的复杂性，利用经验模态分解（EMD）方法，将太阳活动在各时间尺度上的变化分量分解为平稳的固有模态函数（IMF）分量及余项。观察各分量的频谱，根据低频IMF分量和高频IMF分量的特点，分别采用自回归滑动平均模型和神经网络方法进行预测。通过各分量的预测值，重构出原始信号的预测序列。仿真结果表明，该模型具有较高的预测精度。
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