基于EMD的多尺度混合模型及在气象数据中的应用

作者：张晶晶; 曲雅婷; 谢金鑫; 朱莉^*

来源：宁波工程学院学报, 2020, 32(02): 21-26.

• 经验模态分解
• 支持向量回归
• 气温数据
• 预测

利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气象数据进行多尺度分析,探究气象数据的复杂性特征。将EMD和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)相结合建立多尺度混合模型对气温数据进行建模预测,并将建立的模型与现有非平稳数据的建模方法进行比较。实证分析表明,基于EMD的多尺度混合模型在预测结果的均方误差和平均绝对误差方面,比SVR方法提高了0.694和0.237,比ARIMA方法提高了0.439和0.159,因此更适合气象数据的建模与预测。

• 单位
  宁波工程学院