本文選題：太陽(yáng)黑子數(shù) + 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法�。� 參考：《計(jì)算機(jī)工程》2011年24期

【摘要】：針對(duì)太陽(yáng)黑子的復(fù)雜性,利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法,將太陽(yáng)活動(dòng)在各時(shí)間尺度上的變化分量分解為平穩(wěn)的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)分量及余項(xiàng)。觀察各分量的頻譜,根據(jù)低頻IMF分量和高頻IMF分量的特點(diǎn),分別采用自回歸滑動(dòng)平均模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)各分量的預(yù)測(cè)值,重構(gòu)出原始信號(hào)的預(yù)測(cè)序列。仿真結(jié)果表明,該模型具有較高的預(yù)測(cè)精度。
[Abstract]:In view of the complexity of sunspots, the empirical mode decomposition (EMD) method is used to decompose the variable components of solar activity at various time scales into stationary intrinsic mode function (IMF) components and remainder. According to the characteristics of low frequency IMF component and high frequency IMF component, the autoregressive moving average model and neural network method are used to predict the frequency spectrum of each component. The prediction sequence of the original signal is reconstructed by the predicted values of each component. The simulation results show that the model has high prediction accuracy.
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)電力工程學(xué)院;
【基金】：云南省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2009CD028) 昆明理工大學(xué)科學(xué)研究基金資助項(xiàng)目(201001)
【分類號(hào)】：P182.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2020886