基于经验模式分解和极限学习机的铀资源价格预测方法

被引:11
作者
颜七笙 [1 ,2 ]
王士同 [1 ]
张延飞 [2 ]
丁木华 [2 ]
机构
[1] 江南大学数字媒体学院
[2] 东华理工大学理学院
关键词
铀资源价格; 经验模式分解; 固有模态函数; 相空间重构; 极限学习机; 组合预测;
D O I
10.13195/j.kzyjc.2013.0539
中图分类号
TD983 [稀有、分散、放射矿产];
学科分类号
081902 ;
摘要
针对国际铀资源价格预测问题,提出一种基于经验模式分解(EMD)、相空间重构(PSR)和极限学习机(ELM)的非线性组合预测方法.首先通过EMD分解,将原始价格序列分解为若干固有模态分量(IMF),按频率高低将各IMF分组叠加成3个新序列;然后在重构相空间的基础上构建不同的ELM模型,分别对各IMF序列进行预测;最后对预测结果进行合成.将该方法应用于实际铀资源价格预测,并与径向基神经网络(RBF)方法及单独ELM方法进行比较,仿真结果表明该方法预测精度有明显的提高.
引用
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页码:1187 / 1192
页数:6
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