【摘 要】
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工程应用中的时间序列多为非线性、非平稳序列,直接对其进行预测难度较大.本研究通过经验模态分解算法将原始时间序列分解为多个相对平稳,并具有不同特征尺度的本征模态函数
【机 构】
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海军航空大学岸防兵学院,海军92728部队,海军92214部队,海军航空大学航空基础学院
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目(ZR2017MF036),国防科技基金资助项目(F062102009)
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工程应用中的时间序列多为非线性、非平稳序列,直接对其进行预测难度较大.本研究通过经验模态分解算法将原始时间序列分解为多个相对平稳,并具有不同特征尺度的本征模态函数及趋势项,在一定程度上降低时间序列的复杂程度;同时,在预测过程中,针对递归神经网络模型难以训练及梯度消失等问题,引入长短期记忆网络算法.利用长短期记忆网络算法对分解的本征模态函数分量及趋势项进行分别预测,叠加预测结果得到最终预测结果.以中国北京市PM 2.5浓度为例进行预测分析,并将本预测算法与单一预测算法进行比较,结果表明,所提方法具有更高的模
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