本文關(guān)鍵詞： 整體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 固有模態(tài)函數(shù) 周期性 支持向量機(jī)回歸　出處：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(地球科學(xué)版)》2016年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了更好地掌握大氣中PM2.5濃度的變化規(guī)律,利用EEMD-SVR混合模型對(duì)該地區(qū)的PM2.5濃度值進(jìn)行了短期預(yù)測(cè)。首先,通過(guò)采用整體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)方法分析北京市PM2.5,把原始時(shí)間序列分解成多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)和趨勢(shì)項(xiàng);然后,對(duì)各階固有模態(tài)函數(shù)進(jìn)行周期性分析,揭示了北京市PM2.5的周期性變化特點(diǎn);最后,對(duì)經(jīng)過(guò)EEMD分解后的各階固有模態(tài)函數(shù)和趨勢(shì)項(xiàng)用支持向量機(jī)回歸(SVR)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,EEMD-SVR混合模型比單一的SVR模型預(yù)測(cè)精度更高。
[Abstract]:In order to better understand the variation of PM2.5 concentration in the atmosphere, the EEMD-SVR mixing model is used to predict the PM2.5 concentration in the region in a short time. By using the method of global empirical mode decomposition (EEMD) to analyze PM2.5 in Beijing, the original time series are decomposed into multiple inherent modal functions and trend terms, and then the periodic analysis of each order inherent mode function is carried out. The periodic changes of PM2.5 in Beijing are revealed. Finally, The natural mode functions and trend terms after EEMD decomposition are predicted by support vector machine regression (SVR) method. The results show that the prediction accuracy of the mixed model is higher than that of the single SVR model.
【作者單位】： 長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)研究生院;長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)學(xué)院;長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)汽車工程研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11301036,11226335,51278065) 吉林省教育廳科研項(xiàng)目(2014第127號(hào),2013第142號(hào))~~
【分類號(hào)】：X513

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本文編號(hào)：1537742