【摘 要】
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针对风速为非线性非平稳序列的特点,提出一种基于经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）和自回归滑动平均模型（auto-regressive moving average model,ARMA）的预测方法
【机 构】
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武汉科技大学理学院,中国人民大学外语学院,中船重工凌久电子有限公司,武汉科技大学管理学院
【基金项目】
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国家重大科学仪器设备专项资助项目(2013YQ04086107);国家自然科学基金资助项目(51407131,61473338,51308426);冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室基金项目(Y201506)
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针对风速为非线性非平稳序列的特点,提出一种基于经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）和自回归滑动平均模型（auto-regressive moving average model,ARMA）的预测方法。EMD在对风速序列进行分解时,可能存在模态混叠现象,会影响风速预测精度,为此,提出一种加入高频谐波来抑制模态混叠的方法。首先对风速序列加入高频谐波进行EMD分解,获得比原始序列较平稳的子序列,即固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）,
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