微计算机信息
微計算機信息
미계산궤신식
CONTROL & AUTOMATION
2008年
7期
230-231,182
,共3页
希尔伯特-黄变换%预测%神经网络%非平稳性%时间序列
希爾伯特-黃變換%預測%神經網絡%非平穩性%時間序列
희이백특-황변환%예측%신경망락%비평은성%시간서렬
利用Hilbert-Huang变换的核心内容之一经验模态分解法(记为EMD)对石家庄市的逐月地面气温距平资料(从1951年至2002年,共52年)进行分解,利用神经网络对分解后的各分量进行预测,再将预测结果叠加,预测结果显示,经验模态分解降低了被预测信号中的非平稳性,其预测精度比直接用神经网络预测的预测精度有较明显的提高.
利用Hilbert-Huang變換的覈心內容之一經驗模態分解法(記為EMD)對石傢莊市的逐月地麵氣溫距平資料(從1951年至2002年,共52年)進行分解,利用神經網絡對分解後的各分量進行預測,再將預測結果疊加,預測結果顯示,經驗模態分解降低瞭被預測信號中的非平穩性,其預測精度比直接用神經網絡預測的預測精度有較明顯的提高.
이용Hilbert-Huang변환적핵심내용지일경험모태분해법(기위EMD)대석가장시적축월지면기온거평자료(종1951년지2002년,공52년)진행분해,이용신경망락대분해후적각분량진행예측,재장예측결과첩가,예측결과현시,경험모태분해강저료피예측신호중적비평은성,기예측정도비직접용신경망락예측적예측정도유교명현적제고.
