基于EMD的相空間重構(gòu)極限學(xué)習(xí)機(jī)的短期氣象要素預(yù)測方法及其應(yīng)用研究.pdf

1、自古以來，氣象科學(xué)的時效性和準(zhǔn)確性影響到人類生產(chǎn)生活的方方面面，決定著社會的發(fā)展和穩(wěn)定。隨著時代的進(jìn)步，人類對于氣象科學(xué)的需求不斷提升，但是某些方法或多或少存在著不同程度的問題，例如模型準(zhǔn)確率不高，建模時間過久，受噪音影響太大等等，如何建立更加準(zhǔn)確，有效的預(yù)測模型，是現(xiàn)今氣象領(lǐng)域的一個重點(diǎn)科研話題。針對這一話題，本文提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解技術(shù)的相空間重構(gòu)極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測模型，對時序序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解技術(shù)來對數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪，

2、利用相空間技術(shù)進(jìn)行模式抽取，使得重構(gòu)后的數(shù)據(jù)更加適合模型的構(gòu)建，最后運(yùn)用極限學(xué)習(xí)機(jī)技術(shù)進(jìn)行建模。并且在真實(shí)的氣象數(shù)據(jù)集上對所采用的三種技術(shù)以及所建立的模型進(jìn)行性能測試，驗(yàn)證模型的有效性，對比于其他模型的，分析其優(yōu)越性。
　　本文所做的主要內(nèi)容有以下三點(diǎn)：
　　1）針對目前氣象要素中的單要素時序序列數(shù)據(jù)的預(yù)測模型所存在的噪音問題，以及預(yù)測模型準(zhǔn)確率不夠高的問題，本文提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法的相空間重構(gòu)極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測模型的構(gòu)

3、建。利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解技術(shù)，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，降低其他不確定因素對于觀測數(shù)據(jù)的影響，為后續(xù)處理提供更加有效準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)；對于時序序列數(shù)據(jù)，直接進(jìn)行模型的構(gòu)建存在一定的難度并且不容易獲得成功的模型，為了有效恢復(fù)其動力學(xué)系統(tǒng)，從而使得重構(gòu)后的數(shù)據(jù)更加適合規(guī)則的提取和模型的構(gòu)建，本文采用相空間重構(gòu)技術(shù)對氣象單要素的一維時序序列的原動力學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行研究與拓?fù)渲噩F(xiàn)；對于重構(gòu)后的數(shù)據(jù)，采用極限學(xué)習(xí)機(jī)技術(shù)進(jìn)行模型的構(gòu)建，能夠快速構(gòu)建預(yù)測模型并且能有效

4、保證模型的泛化能力。
　　2）通過對經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法原理的研究，本文分析了本征模函數(shù)分量篩選算法中閾值設(shè)定所存在的不足并進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)。相對于傳統(tǒng)的方式，本文給出一個新的定義公式，實(shí)現(xiàn)對于不同的分量能夠憑借當(dāng)前本征模函數(shù)分量的相關(guān)信息，設(shè)定動態(tài)篩選閾值，有效的選擇相關(guān)性符合的本征模函數(shù)分量進(jìn)行數(shù)據(jù)重組。動態(tài)的閾值設(shè)定能夠更加有效的判定臨界本征模函數(shù)分量的具體歸屬問題，改善去噪之后的數(shù)據(jù)質(zhì)量，克服了主觀性。
　　3）在真實(shí)的

5、氣溫要素這種一維時序序列數(shù)據(jù)上對預(yù)測模型中相關(guān)參數(shù)的選定進(jìn)行了測試分析，并對所構(gòu)建的預(yù)測模型與改進(jìn)的基于動態(tài)篩選閾值的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法所生成的模型（稱為改進(jìn)后的預(yù)測模型）進(jìn)行了性能測試和結(jié)果分析，并與幾個其他模型性能的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對比分析，測試結(jié)果與對比分析表明了本文所提出改進(jìn)后的預(yù)測模型具有較好的預(yù)測精度，基本能夠達(dá)到人們生產(chǎn)生活對于氣象預(yù)測的需求。
　　最后，本文給出了目前所闡述的模型仍然存在的可改進(jìn)之處，確定了后續(xù)的研究方