为了提高小样本、非线性时间序列的预测精度,利用经验模态分解理论与最小二乘支持向量机构建了一种新的预测模型。首先对非平稳时间序列进行EMD分解,产生本征模态函数IMF分量和残余函数RF分量;然后,通过改进高斯核函数提高其泛化能力,并利用改进的LS-SVM对各分量进行训练及预测;最后将各分量预测结果相加得到最终预测值。通过对波音飞机的经典故障率预测算例,验证了论文方法的有效性和优越性。
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