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首先将原始数据进行季节调整,剔除季节因素,然后进行聚和经验模态分解（EEMD）,并将预处理后的数据分别交由改进的相关向量机（RVM）模型分别进行预测.最后整合非线性预测模型的输出结果得到最终的预测值.通过对西北地区2个观测站的真实数据进行验证,实验结果表明,该方法可以得到精度更高的预测结果,且模型具有更好的稳定性及泛化性能.