【摘 要】
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为提高对非平稳时间序列预测的精度，本文利用希尔伯特-黄（ Hilbert-Huang）变换理论中的经验模态分解（ EMD）方法将非平稳时间序列分解，使之成为若干个频率单一的本征模态函数分量（ IM
【机 构】
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中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
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为提高对非平稳时间序列预测的精度，本文利用希尔伯特-黄（ Hilbert-Huang）变换理论中的经验模态分解（ EMD）方法将非平稳时间序列分解，使之成为若干个频率单一的本征模态函数分量（ IMF）。利用神经网络模型对各个本征模态函数进行预测，将各个预测结果进行重构加权，以提高预测精度。再结合历年旅客运输量来预测其后某段时间内运输量。实验结果表明，算法改进后的预测精度高于神经网络等预测方法。
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