發(fā)布時間：2018-06-15 05:33

  本文選題：太陽黑子數(shù) + 經(jīng)驗模態(tài)分解方法��； 參考：《計算機工程》2011年24期

【摘要】：針對太陽黑子的復雜性,利用經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)方法,將太陽活動在各時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。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,分別采用自回歸滑動平均模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行預測。通過各分量的預測值,重構(gòu)出原始信號的預測序列。仿真結(jié)果表明,該模型具有較高的預測精度。
[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】： 昆明理工大學電力工程學院;
【基金】：云南省自然科學基金資助項目(2009CD028) 昆明理工大學科學研究基金資助項目(201001)
【分類號】：P182.41

【參考文獻】

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本文編號：2020886