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题名基于集合经验模态分解和支持向量机的溶解氧预测
被引量：4
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作者
余成洲
李勇
白云
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机构
重庆集能环保技术咨询服务有限公司
兰州大学资源环境学院
重庆工商大学国家智能制造服务国际科技合作基地
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出处
《环境监测管理与技术》
CSCD
2018年第3期27-31,共5页
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基金
教育部人文社科研究基金资助项目(17YJC630003)
重庆市社会科学规划基金资助项目(2016BS081)
重庆市教委科学技术研究基金资助项目(KJ1706175)
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文摘
应用集合经验模态分解(EEMD)和支持向量机(SVM)相结合的方法,建立一种天然水体溶解氧浓度预测模型。首先,利用EEMD方法将溶解氧时序分解成不同频段的分量,以降低序列的非平稳性;然后,根据各序列分量的自身特征建立合适的SVM预测模型,此过程通过相关分析确定各分量输入量;最后,将各子分量预测值合成得到最终的预测结果。使用该模型对嘉陵江北温泉段的溶解氧浓度进行预测,结果表明,与传统单一的SVM和BP神经网络模型相比,该模型能有效提高预测精密度,具有良好的应用前景。
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关键词
集合经验模态分解
支持向量机
溶解氧预测
相关分析
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Keywords
Ensemble empirical mode decomposition
Support vector machine
dissolved oxygen predic-tion
Correlation analysis
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
X522
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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