学术探索
学术期刊
新闻热点
数据分析
智能评审

基于EMD-SVM的江水浊度预测方法研究

被引：15
作者：
王军栋
齐维贵
机构：
[1] 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
来源：
电子学报 | 2009年 / 37卷 / 10期
关键词：
浊度; 预测; 经验模态分解; 支持向量;
D O I：
暂无
中图分类号：
X832 [水质监测];
学科分类号：
0804 ; 082803 ;
摘要：
针对江水浊度序列宽频、非线性、非平稳的特点,将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)回归方法引入浊度预测领域,建立了基于EMD-SVM的浊度预测模型.通过EMD分解,将原始非平稳的浊度序列分解为若干固有模态分量(IMF),根据各IMF序列的特点,选择不同的参数对各IMF序列进行预测,最后合成原始序列的预测值.将该方法应用于实际浊度预测,并与径向基神经网络(RBF)预测及单独支持向量机回归预测结果进行比较,仿真结果表明该方法预测精度有明显提高.
引用
收藏
页码：2130 / 2133
页数：4
相关论文
共 4 条
[1]   基于双谱分析和支持向量机的手震颤加速度信号识别 [J].
艾玲梅 ;
王珏 .
电子学报, 2008, (11) :2165-2170
[2]   基于支撑向量机方法的短期负荷预测 [J].
赵登福 ;
王蒙 ;
张讲社 ;
王锡凡 .
中国电机工程学报, 2002, (04) :27-31
[3]  
Application of partial mutual information variable selection to ANN forecasting of water quality in water distribution systems[J] . Robert J. May,Graeme C. Dandy,Holger R. Maier,John B. Nixon.Environmental Modelling and Software . 2008 (10)
[4]  
The Nature of Statistical Learning Theory .2 Vapnik VN. Springer-Verlag . 2000
1