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公路客流量时间序列具有非平稳和非线性的特点，因此对公路客流短期预测的模型选择是非常重要的。本文提出了EEMD-LSSVM 的短期公路......
经济全球化的加速,使得金融市场的开放性越来越强,金融市场的风险也随之持续增加,这使得风险度量变得越来越重要,如何构建科学有效......
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）是一种自适应信号分解方法,主要应用于非线性非平稳的信号。整体平均经验模态......
为了提高未知样式信号的信噪比估计性能，提出一种基于噪声辅助的信噪比估计新算法，通过固有模态函数（IMF）分量平均周期的变化判断信号......
为了更好地掌握大气中PM2.5浓度的变化规律,利用EEMD-SVR混合模型对该地区的PM2.5浓度值进行了短期预测。首先,通过采用整体经验模......
为降低原子钟频差的噪声,根据其数据非线性非平稳的特征,将整体经验模态分解用于原子钟频差去噪算法。首先将原子钟频差数据叠加一......
利用经验模态分解(EMD)和整体经验模态分解(EEMD)方法,将BJFS站2000~2015年高程时间序列进行分解,发现其不仅存在1a、0.5a、0.25a......
采用整体经验模态分解（EEMD）方法分析人民币兑美元汇率，通过对各阶固有模态函数进行分析，揭示了人民币兑美元汇率在不同尺度上的信息,......
本文在对国际铜价的波动性进行基本阶段性划分基础上,通过整体经验模态分解(EEMD),将非平稳铜价序列分解重组为正常市场波动、重大......
近年来,PM2.5已经严重影响到了人们的生活和出行,大气环境污染问题较为严重。我国一些大中型城市的年均PM2.5浓度已经远远高于世界......
癫痫脑电信号的自动监测与分类在临床医学上具有重要意义。癫痫脑电信号中包含丰富的生理信息和病理信息,从癫痫脑电信号中提取出......
大数据时代已经到来,数据日益复杂多变,非线性、非平稳数据分析已逐渐成为统计与信息领域的研究热点。数据分析方法作为现代科学的......
连续的全球卫星导航系统(GNSS)基准站的坐标时间序列中包含了复杂的噪声信号、非构造形变及其它因素的影响,尤其在垂直方向,对GNSS......
通过分析网络流量数据在FrFT域的统计特性发现,实际网络流量在FrFT域满足自相似性,进一步地,针对网络流量在FrFT域的"时域"和"频域......
非线性、非平稳信号处理是近年来数据分析领域的热点问题和难点问题。本文系统总结希尔伯特-黄变换理论,阐述了经验模态分解(Empir......
近年来我国已成为世界第一煤炭生产国、消费国和进口国。2013年实施电煤价格并轨后,我国国内煤价与国际煤价的波动趋势也将日趋一......
分数布朗运动(FBM)由于有自相似性和长程相关性等分形特征，且其增量为零均值的平稳的高斯过程，能对复杂的自然现象进行描述，其模型被......
