針對區(qū)域地下水埋深時(shí)間序列預(yù)測問題,本文將集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）、粒子群算法（PSO）和極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）組合,構(gòu)建了EEMD-PSO-ELM地下水埋深預(yù)測模型。選用黑龍江省三江平原友誼農(nóng)場地下水埋深的時(shí)間序列數(shù)據(jù),首先利用EEMD將地下水埋深時(shí)序數(shù)據(jù)分解成若干個IMF分量,根據(jù)各分量均值將IMF分量分組疊加為高頻部分、低頻部分和余項(xiàng);然后針對3個新序列分別構(gòu)建不同的PSO-ELM模型,進(jìn)而得到3組預(yù)測值,最后將預(yù)測值疊加就得到原始地下水埋深序列的最終預(yù)測值。通過精度檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),該組合預(yù)測模型預(yù)測效果很好;與徑向基網(wǎng)絡(luò)（radial basis function neural network,RBF）、PSO-ELM模型和ELM模型對比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,EEMD和PSO均能有效改善ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度,ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在區(qū)域地下水埋深預(yù)測方面有很大的應(yīng)用前景。 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 研究方法
    1.1 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
    1.2 粒子群算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)
2 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來源
    2.1 研究區(qū)域概況
    2.2 數(shù)據(jù)來源
3 結(jié)果與討論
    3.1 原始序列分解與重建
    3.2 預(yù)測結(jié)果及精度分析
    3.3 模型預(yù)測性能對比分析
    3.4 地下水埋深預(yù)測
4 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3707719