基于整体经验模态分解和支持向量回归的北京市PM2.5预测

发布时间：2018-02-26 11:04

  本文关键词： 整体经验模态分解 固有模态函数 周期性 支持向量机回归　出处：《吉林大学学报(地球科学版)》2016年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了更好地掌握大气中PM2.5浓度的变化规律,利用EEMD-SVR混合模型对该地区的PM2.5浓度值进行了短期预测。首先,通过采用整体经验模态分解(EEMD)方法分析北京市PM2.5,把原始时间序列分解成多个固有模态函数和趋势项;然后,对各阶固有模态函数进行周期性分析,揭示了北京市PM2.5的周期性变化特点;最后,对经过EEMD分解后的各阶固有模态函数和趋势项用支持向量机回归(SVR)方法进行预测。结果表明,EEMD-SVR混合模型比单一的SVR模型预测精度更高。
[Abstract]:In order to better understand the variation of PM2.5 concentration in the atmosphere, the EEMD-SVR mixing model is used to predict the PM2.5 concentration in the region in a short time. By using the method of global empirical mode decomposition (EEMD) to analyze PM2.5 in Beijing, the original time series are decomposed into multiple inherent modal functions and trend terms, and then the periodic analysis of each order inherent mode function is carried out. The periodic changes of PM2.5 in Beijing are revealed. Finally, The natural mode functions and trend terms after EEMD decomposition are predicted by support vector machine regression (SVR) method. The results show that the prediction accuracy of the mixed model is higher than that of the single SVR model.
【作者单位】： 长春工业大学研究生院;长春工业大学基础科学学院;长春工业大学汽车工程研究院;
【基金】：国家自然科学基金项目(11301036,11226335,51278065) 吉林省教育厅科研项目(2014第127号,2013第142号)~~
【分类号】：X513

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本文编号：1537742