全球平均海平面变化LMD-àTrous多尺度分析及预测

摘要：

针对非线性非平稳的全球平均海平面时间序列分析及预测的问题,对局部均值分解LMD方法和àTrous算法进行了研究,提出了一种时间序列多尺度分析LMD-àTrous方法.利用LMD-àTrous方法处理全球平均海平面的时间序列,并结合自回归AR方法对未来全球平均海平面的变化进行预测.用平均绝对误差和平均绝对百分比误差评价AR、LMD+AR、àTrous+AR和LMD-àTrous+AR预测方法的结果,并用小波方差图描述利用传统AR方法和结合LMD-àTrous方法预测的时间序列的周期特性.实验结果表明,LMD-àTrous方法能够挖掘出数据的物理机制和物理规律,并分解成不同尺度上的特征信息,将含有噪声的项进行自适应小波阈值去噪处理并重构时间序列,能够有效地发掘数据规律并达到其预测的效果,相比于传统的时间序列预测方法具有优越性.

关键词：局部均值分解;àTrous算法;海平面变化;自适应小波阈值去噪;小波方差

所属期刊栏目：38

分类号：P229(大地测量学)

资助基金：国家自然科学基金地区科学基金项目42064001

在线出版日期：2021-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：448-453