【摘 要】
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针对降水量时间序列的多尺度非平稳性特点,提出了一种改进的集成经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)-核极限学习机(Kernel Extreme Learni
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,中国航天系统科学与工程研究院,西安邮电大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1501253);陕西省教育厅专项科研计划项目(2013JK0175)
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针对降水量时间序列的多尺度非平稳性特点,提出了一种改进的集成经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)-核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)-果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FFOA)相结合的降水量预测模型。首先,利用MEEMD将非平稳的地降水量时间序列分解为一系列复杂度差异明显的降水量子序列;接着,针对每一个子序列分别建立KEL
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