【摘 要】
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针对南美白对虾工厂化育苗水温时序数据存在非线性、非平稳等特点,采用传统单项预测方法预测精度低、鲁棒性差等问题,提出基于经验模态分解（EMD）、相空间重构和极限学习机（ELM）的
【机 构】
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广东海洋大学信息学院,中航飞机汉中零组件制造有限公司,加州大学洛杉矶分校文理学院,中国农业大学中欧农业信息技术研究中心
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针对南美白对虾工厂化育苗水温时序数据存在非线性、非平稳等特点,采用传统单项预测方法预测精度低、鲁棒性差等问题,提出基于经验模态分解（EMD）、相空间重构和极限学习机（ELM）的非线性组合预测模型。在建模过程中,采用EMD方法将工厂化育苗水温原始时序数据多尺度分解为一系列固有模态分量（IMF）,并对各分量进行相空间重构,在相空间中对ELM训练建模,分别对各IMF序列进行预测,将各分量预测结果进行叠加重构得到原始水温序列的预测值。将该模型应用于广东省湛江市南美白对虾工厂化育苗水温预测中,结果表明,该模型取得了
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