EMD在江西降水预测中的应用

• 作者: 吴文奕
• 来源期刊: 科技广场
• 学科: 地球科学
• 关键词: 经验模态分解(EMD) 支持向量机(SVM) BP神经网络 短期降水预测 时间序列
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 软件应用与开发
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TP301|P457
• 字数: 3196字
• 语种: 中文

摘要

降水量时间序列具有明显的非平稳性和非线性,本文选取江西全省50年春季降水量为试验数据,经EMD分解处理后对每个IMF分量和趋势量建立SVM模型进行预测,再重构得出预测值.文中将试验算法与未经处理的SVM算法和BP神经网络算法进行对比分析,结果表明,本文提出的EMD和SVM结合法误差最小,能很好地预测降水量趋势,在短期气候预测的研究方向中前途无量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴文奕		1	0	0.0	0.0