对国际原油价格的预测，学者通常直接对原始序列应用某种单一的预测模型，所得到的预测结果存在一定偏差。以WTI原油期货价格为研究对......

为提高径流预测精度,采用径向基神经网络(RBFNN)数据延拓技术处理完全集合经验模态分解(CEEMDAN)方法中的端点效应问题,并根据分解......

降水预测对农业生产和水资源利用具有重要意义.由于单一模型难以准确预测降水量,文章建立了基于完全集合经验模态分解(CEEMDAN)和......

随着电网中风电渗透率的逐年提高,对其出力进行精确预测是保障电网可靠运行的技术措施之一。建立了基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM短期风......

在研究脑电信号特性的基础上,提出了一种基于CEEMD-PE对脑电信号进行降噪的方法。完全集合经验模态分解(CEEMD)能够克服模态混叠的......

睡眠状况是评价一个人身体健康状态的一个重要指标。准确的睡眠分期不仅能帮助人们正确地认识自己的睡眠状况和质量,而且也有助于......

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行波波头的准确辨识可有效提高配电网行波故障测距的准确度,为此,该文提出利用改进的希尔伯特-黄变换(HHT)对行波波头进行准确标定......

文章引入机器学习算法,基于改进的带有自适应白噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)-帝国竞争算法(ICA)—极限学习机(ELM),构建......

高精度的风速模型对风资源的开发与利用具有重要意义。提出一种基于完全集合经验模态分解-样本熵-马尔可夫模型(CEEMD-SE-MM)的中......

为有效抑制含噪局部放电信号中的干扰成分,本文采用一种基于完全集合经验模态分解和排列熵的小波包去噪方法进行局部放电信号的去......