【摘 要】
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针对改进集总平均经验模态分解(MEEMD)的端点效应、分解分量过多以及自回归滑动平均(ARMA)模型在极值点附近预测效果不好,该文提出一种改进的MEEMD与ARMA残差修正组合预测模
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41504025);江西省自然科学基金项目(20161BAB213087)
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针对改进集总平均经验模态分解(MEEMD)的端点效应、分解分量过多以及自回归滑动平均(ARMA)模型在极值点附近预测效果不好,该文提出一种改进的MEEMD与ARMA残差修正组合预测模型。采用支持向量机(SVM)进行数据延拓,样本熵为分解分量合并尺度以及残差修正预测值,较好地解决MEEMD的端点效应和分解分量过多的问题,提高ARMA模型预测值在极值点附近的精度。利用国际GNSS服务(IGS)提供的2015年年积日为135～164 d不同经纬度电离层总电子含量数据,用3种模型对5 d内的数据进行预测。实验结果表明:改进模型很好地抑制了端点效应,合理地减少了MEEMD分量,提高了极值点附近的预测精度,且整体精度得到大幅提升。
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