基于EMD的太阳黑子时间序列组合预测模型

发布时间：2018-06-15 05:33

  本文选题：太阳黑子数 + 经验模态分解方法　； 参考：《计算机工程》2011年24期

【摘要】：针对太阳黑子的复杂性,利用经验模态分解(EMD)方法,将太阳活动在各时间尺度上的变化分量分解为平稳的固有模态函数(IMF)分量及余项。观察各分量的频谱,根据低频IMF分量和高频IMF分量的特点,分别采用自回归滑动平均模型和神经网络方法进行预测。通过各分量的预测值,重构出原始信号的预测序列。仿真结果表明,该模型具有较高的预测精度。
[Abstract]:In view of the complexity of sunspots, the empirical mode decomposition (EMD) method is used to decompose the variable components of solar activity at various time scales into stationary intrinsic mode function (IMF) components and remainder. According to the characteristics of low frequency IMF component and high frequency IMF component, the autoregressive moving average model and neural network method are used to predict the frequency spectrum of each component. The prediction sequence of the original signal is reconstructed by the predicted values of each component. The simulation results show that the model has high prediction accuracy.
【作者单位】： 昆明理工大学电力工程学院;
【基金】：云南省自然科学基金资助项目(2009CD028) 昆明理工大学科学研究基金资助项目(201001)
【分类号】：P182.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2020886