基于正交函数分解和SVM的短期气候预测方法

发布时间：2021-10-25 20:53

　　气候系统自身具有复杂的非线性特征,是典型的非平稳系统。目前,对于月、季尺度的短期气候预测主要依据统计学方法。通常情况下,首先假定时间序列平稳,然后在此基础上再对观测数据进行处理和预测,比如对降水和温度的预测就是如此,因此预报准确率普遍偏低。为提高预测准确率,本文实验主要针对经典的支持向量机（SVM）预测方法进行了预测方法改进,选取了全国160个气象观测标准站的逐月降水和温度数据,经处理后计算后得到季度平均降水和季度平均温度数据作为试验数据,时间年限从1951年1月至2015年12月。实验主要内容和初步结论如下:本文对季度平均降水和季度平均温度数据首先进行正交函数分解（EOF）,取前几个主要模态（降水数据累计方差贡献率达到85%以上;温度数据累计方差贡献率达到99%以上）,这种处理方法主要是先将数据进行时空分解,分解成为不随时间变化的空间模态部分和只随时间变化的时间序列部分,因此对气候的预测,只需要保持空间模态部分不变,仅对时间序列部分进行预测。得到时间序列后,再对时间序列进行经验模态分解（EMD）,并在分解过程中采用极值延拓法解决经验模态分解的端点效应,此过程为了降低时间序列的非平稳性... 

【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

EMD分解示意图

的样本且平行于分类线的直线，它们之间的距离 d12{ : 1} { : 1}min mini i j jjix y x yw x bw x bd= w =w + += + 和（2-13）则有分类间隔等于 2/ w 。使分类间隔最等价于求一个凸优化问题。目标函数是二次的，约二次规划问题。有两种方法：（1）可以用现成优化包进行求解。（2）以通过对偶问题得到最优解易求解，还可以引入核函数，从而推广到非线性问。

分解后得到有限个 IMF 分量和一个剩余趋势分量 RES；4、对得到的 IMF 分量分别进行支持向量机预测和优化后的支持向量机预测，分别得到时间序列预测结果和优化结果；5、对结果求和分别得到时间序列预测结果和时间序列优化结果；6、时间序列结果分别于空间模态求乘积，分别得到气候预测结果和气候预测优化结果。

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]基于动力—统计的中国汛期降水预测研究[D]. 杨杰.兰州大学 2013
[2]EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D]. 王婷.哈尔滨工程大学 2010

硕士论文
[1]基于支持向量机的气象预报方法研究[D]. 汪春秀.南京信息工程大学 2011
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本文编号：3458145