氣候系統(tǒng)自身具有復(fù)雜的非線性特征,是典型的非平穩(wěn)系統(tǒng)。目前,對于月、季尺度的短期氣候預(yù)測主要依據(jù)統(tǒng)計學(xué)方法。通常情況下,首先假定時間序列平穩(wěn),然后在此基礎(chǔ)上再對觀測數(shù)據(jù)進行處理和預(yù)測,比如對降水和溫度的預(yù)測就是如此,因此預(yù)報準確率普遍偏低。為提高預(yù)測準確率,本文實驗主要針對經(jīng)典的支持向量機（SVM）預(yù)測方法進行了預(yù)測方法改進,選取了全國160個氣象觀測標準站的逐月降水和溫度數(shù)據(jù),經(jīng)處理后計算后得到季度平均降水和季度平均溫度數(shù)據(jù)作為試驗數(shù)據(jù),時間年限從1951年1月至2015年12月。實驗主要內(nèi)容和初步結(jié)論如下:本文對季度平均降水和季度平均溫度數(shù)據(jù)首先進行正交函數(shù)分解（EOF）,取前幾個主要模態(tài)（降水數(shù)據(jù)累計方差貢獻率達到85%以上;溫度數(shù)據(jù)累計方差貢獻率達到99%以上）,這種處理方法主要是先將數(shù)據(jù)進行時空分解,分解成為不隨時間變化的空間模態(tài)部分和只隨時間變化的時間序列部分,因此對氣候的預(yù)測,只需要保持空間模態(tài)部分不變,僅對時間序列部分進行預(yù)測。得到時間序列后,再對時間序列進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）,并在分解過程中采用極值延拓法解決經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的端點效應(yīng),此過程為了降低時間序列的非平穩(wěn)性... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

EMD分解示意圖

的樣本且平行于分類線的直線，它們之間的距離 d12{ : 1} { : 1}min mini i j jjix y x yw x bw x bd= w =w + += + 和（2-13）則有分類間隔等于 2/ w 。使分類間隔最等價于求一個凸優(yōu)化問題。目標函數(shù)是二次的，約二次規(guī)劃問題。有兩種方法：（1）可以用現(xiàn)成優(yōu)化包進行求解。（2）以通過對偶問題得到最優(yōu)解易求解，還可以引入核函數(shù)，從而推廣到非線性問。

分解后得到有限個 IMF 分量和一個剩余趨勢分量 RES；4、對得到的 IMF 分量分別進行支持向量機預(yù)測和優(yōu)化后的支持向量機預(yù)測，分別得到時間序列預(yù)測結(jié)果和優(yōu)化結(jié)果；5、對結(jié)果求和分別得到時間序列預(yù)測結(jié)果和時間序列優(yōu)化結(jié)果；6、時間序列結(jié)果分別于空間模態(tài)求乘積，分別得到氣候預(yù)測結(jié)果和氣候預(yù)測優(yōu)化結(jié)果。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3458145