基于EEMD-SVM-ELM模型的月降水量預(yù)測研究

摘要： 針對地表降水量數(shù)據(jù)的非線性、非平穩(wěn)特征，首先利用EEMD對月降水量初始數(shù)據(jù)進行分解，再利用Lempel-Ziv復(fù)雜度算法將分量劃分為高頻及低頻分量，使用粒子群算法(PSO)優(yōu)化基學習器參數(shù)，最終構(gòu)建EEMD-SVR-ELM月降水量預(yù)測模型，并采用該模型對長江下游部分城市的月降水量實際數(shù)據(jù)進行預(yù)測。結(jié)果表明，該模型的綜合性能最優(yōu)，具有更高的精確度。相較于單一模型，在M_(MAE)... （共5頁）