基于EMD-SVM的江水浊度预测方法研究

• 作者: 王军栋 齐维贵
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 浊度 预测 经验模态分解 支持向量
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2130-2133
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3359字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2009.10.004

摘要

针对江水浊度序列宽频、非线性、非平稳的特点,将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)回归方法引入浊度预测领域,建立了基于EMD-SVM的浊度预测模型.通过EMD分解,将原始非平稳的浊度序列分解为若干固有模态分量(IMF),根据各IMF序列的特点,选择不同的参数对各IMF序列进行预测,最后合成原始序列的预测值.将该方法应用于实际浊度预测,并与径向基神经网络(RBF)预测及单独支持向量机回归预测结果进行比较,仿真结果表明该方法预测精度有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐维贵	哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院	42	486	14.0	19.0
2	王军栋	哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院	4	28	3.0	4.0