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基于幅频分离的气候时间序列预测试验
基于幅频分离的气候时间序列预测试验
作者:
叶成志
叶晶
左瑞亭
张舰齐
王丽琼
马秋丽
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
幅频分离
高频分量
瞬时频率
最小二乘支持向量机
经验模态分解
摘要:
从气候波动的瞬时频率与瞬时振幅出发,结合最小二乘支持向量机技术,提出了基于幅频分离技术的气候时间序列预测方法,并对南京地区降水距平进行了30候的预测试验.结果表明,幅频分离预测法能够对所有模态的振幅和高频模态的瞬时频率进行较好的预测,而预测的瞬时频率累积误差会对模态分量的预测距平相关性产生敏感影响,该新方法能够显著提高气候序列高频模态的预测效果.对于气候序列的低频模态分量,集合经验模态分解的边界效应会对瞬时频率的求解产生较大误差,使得序列边界区的幅角计算不准确,导致对低频模态的最终预测效果不理想.对气候序列的高频分量采用幅频分离并进行最小二乘支持向量机预测,而对其低频分量仅采用最小二乘支持向量机进行直接预测,可同时提高高、低频分量的预测效果,并最终提高整个气候序列的预测准确性.该分频预测方法可以使南京降水预测的30候距平相关保持在0.4以上.
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文献信息
篇名
基于幅频分离的气候时间序列预测试验
来源期刊
大气科学
学科
地球科学
关键词
幅频分离
高频分量
瞬时频率
最小二乘支持向量机
经验模态分解
年,卷(期)
2017,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
501-514
页数
14页
分类号
P467
字数
7909字
语种
中文
DOI
10.3878/j.issn.1006-9895.1608.16135
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王丽琼
中国人民解放军理工大学气象海洋学院
5
27
2.0
5.0
2
左瑞亭
中国人民解放军理工大学气象海洋学院
2
3
1.0
1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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高频分量
瞬时频率
最小二乘支持向量机
经验模态分解
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研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大气科学
主办单位:
中国科学院大气物理研究所
出版周期:
双月刊
ISSN:
1006-9895
CN:
11-1768/O4
开本:
16开
出版地:
北京德胜门外祁家豁子(北京9804信箱)
邮发代号:
2-823
创刊时间:
1976
语种:
chi
出版文献量(篇)
2139
总下载数(次)
5
总被引数(次)
93152
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