【摘 要】
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采用集合经验模式分解（EEMD）和多变量相空间重构技术,结合非线性支持向量回归（SVR）模型,提出一种火灾次数时间序列组合预测方法。根据EEMD将非平稳的火灾时间序列分解为一系列不
【机 构】
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南昌大学电子信息工程系,公安部上海消防研究所
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采用集合经验模式分解（EEMD）和多变量相空间重构技术,结合非线性支持向量回归（SVR）模型,提出一种火灾次数时间序列组合预测方法。根据EEMD将非平稳的火灾时间序列分解为一系列不同尺度的固有模态分量,利用多变量相空间重构技术对分解的各个分量进行相空间重构,构建其训练数据,对重构的训练数据建立各分量的非线性支持向量回归预测模型,使用SVR集成预测方法对火灾时间序列进行预测。仿真结果表明,与单变量相空间重构方法以及SVR方法相比,该方法具有较高的预测精度。
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