【摘 要】
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应用集合经验模态分解（EEMD）和支持向量机（SVM）相结合的方法,建立一种天然水体溶解氧浓度预测模型。首先,利用EEMD方法将溶解氧时序分解成不同频段的分量,以降低序列的非平稳性;
【机 构】
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重庆集能环保技术咨询服务有限公司,兰州大学资源环境学院,重庆工商大学国家智能制造服务国际科技合作基地
【基金项目】
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教育部人文社科研究基金资助项目（17YJC630003）, 重庆市社会科学规划基金资助项目（2016BS081）, 重庆市教委科学技术研究基金资助项目（KJ1706175）
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应用集合经验模态分解（EEMD）和支持向量机（SVM）相结合的方法,建立一种天然水体溶解氧浓度预测模型。首先,利用EEMD方法将溶解氧时序分解成不同频段的分量,以降低序列的非平稳性;然后,根据各序列分量的自身特征建立合适的SVM预测模型,此过程通过相关分析确定各分量输入量;最后,将各子分量预测值合成得到最终的预测结果。使用该模型对嘉陵江北温泉段的溶解氧浓度进行预测,结果表明,与传统单一的SVM和BP神经网络模型相比,该模型能有效提高预测精密度,具有良好的应用前景。
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