基于EMD的太阳黑子时间序列组合预测模型

• 作者: 唐京瑞 毕贵红 王曦
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 太阳黑子数 经验模态分解方法 自回归滑动平均模型 反向传播
• 年，卷（期）: 2011,（24）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 176-179
• 分类号: TP391
• 字数: 3822字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.24.059

摘要

针对太阳黑子的复杂性,利用经验模态分解(EMD)方法,将太阳活动在各时间尺度上的变化分量分解为平稳的同有模态函数(IMF)分量及余项.观察各分量的频谱,根据低频IMF分量和高频IMF分量的特点,分别采用自回归滑动平均模型和神经网络方法进行预测.通过各分量的预测值,重构出原始信号的预测序列.仿真结果表明,该模型具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕贵红	昆明理工大学电力工程学院	76	578	13.0	20.0
2	王曦	昆明理工大学电力工程学院	6	20	2.0	4.0
3	唐京瑞	昆明理工大学电力工程学院	2	10	1.0	2.0