基于经验模态分解和小波神经网络的温室温湿度预测

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温室温湿度的准确预测有助于及时调节温室小环境,温湿度预测模型是温室控制的重要基础,提高预测精度有助于提高生产水平。针对温室系统具有非线性、非平稳性等特点,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和小波神经网络(wavelet neural network,简称WNN)的温室温湿度组合预测方法。首先,利用经验模态分解方法将原始时间序列分解成一系列分量;然后对各分量分别构建小波神经网络模型进行预测;最后叠加各子序列得到预测值。结果表明,运用EMD-WNN
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