联合EMD和FSVM的非平稳时间序列预测

摘要：

提出一种基于经验模态分解(EMD)和模糊支持向量机(FSVM)的非平稳时间序列组合预测方法.首先,利用EMD对非平稳时间序列进行分解,将其分解为时间尺度特征较为单一的单模态分量,降低待预测信号的非线性复杂度;然后,利用模糊支持向量机对EMD分解后的各固有模态函数进行预测;最后将各固有模态函数独立预测的结果进行叠加,即可得到原始序列的预测值.以带噪声的Lorenz系统和太阳黑子月平滑值序列为实验数据,对提出的预测方法进行了仿真分析.实验结果表明,与BP神经网络预测和传统的SVM预测方法相比,提出的方法具有更好的预测精度,而且对带有孤立点、噪声的序列信号具有较强的适应能力.

关键词：非平稳时间序列、经验模态分解、模糊支持向量机、组合预测

所属期刊栏目：41

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金11201354

在线出版日期：2015-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：57-60