留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

EMD在广西季节降水预报中的应用

毕硕本 徐寅 覃志年 陈最 王必强

毕硕本, 徐寅, 覃志年, 等. EMD在广西季节降水预报中的应用. 应用气象学报, 2010, 21(3): 366-371..
引用本文: 毕硕本, 徐寅, 覃志年, 等. EMD在广西季节降水预报中的应用. 应用气象学报, 2010, 21(3): 366-371.
Bi Shuoben, Xu Yin, Qin Zhinian, et al. Application of EMD to seasonal precipitation forecast in Guangxi. J Appl Meteor Sci, 2010, 21(3): 366-371.
Citation: Bi Shuoben, Xu Yin, Qin Zhinian, et al. Application of EMD to seasonal precipitation forecast in Guangxi. J Appl Meteor Sci, 2010, 21(3): 366-371.

EMD在广西季节降水预报中的应用

资助项目: 

中国气象局新技术推广项目 CMATG2009MS19(2)

Application of EMD to Seasonal Precipitation Forecast in Guangxi

  • 摘要: 气候系统是一种耗散的、具有多个不稳定源的非线性、非平稳系统。该文利用支持向量机 (SVM) 算法在处理非线性问题中的优越性和经验模态分解 (EMD) 算法在处理非平稳信号中的优势,采用将EMD与SVM相结合的短期气候预测方法, 并应用到广西季节降水预报中。选取广西88个气象观测站1957—2005年6—8月逐年降水量的距平百分率序列作为试验数据,通过EMD算法将标准化处理后的距平百分率序列分解成多个本征模态函数 (IMF) 分量和一个趋势分量, 在分解中针对EMD算法存在的端点极值问题选择两种方法分别进行处理,对比得出极值延拓法效果更好。对每个分量构建不同的SVM模型进行预测,并通过重构形成最后的预测结果。试验中采用不经EMD处理的反向传播(BP)神经网络和SVM算法进行对比验证,结果表明:相对于直接预测方法,该文提出的方案均方误差最小,能够较为准确地反映出降水序列未来几年的变化趋势,具有更高的预测精度和较好的推广前景。
  • 图  1  极值延拓法 (a) 与正交多项式拟合法 (b) 的EMD处理结果

    Fig. 1  Results of EMD based on extrema extending algorithm (a) and orthogonal polynomial fitting algorithm (b)

    图  2  运用3种方案进行预测的相对误差曲线

    Fig. 2  The relative error curve of three schemes for forecast

    图  3  预测值与实况值的比较

    Fig. 3  The comparison between predicted value and actual value

    表  1  运用3种方案进行预测的相对误差

    Table  1  The relative error of three schemes for forecast

  • [1] 张迎春, 肖冬荣, 赵远东.基于时间序列神经网络的气象预测研究.武汉理工大学学报 (交通科学与工程版), 2003, 27(2):237-240. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JTKJ200302030.htm
    [2] 金龙, 吴建生, 林开平, 等.基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型.高原气象, 2005, 24(6):981-987. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GYQX200506018.htm
    [3] 陈永义, 俞小鼎, 高学浩, 等.处理非线性分类和回归问题的-种新方法 (I)--支持向量机方法简介.应用气象学报, 2004, 15(3):345-354. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20040344&flag=1
    [4] 冯汉中, 陈永义.处理非线性分类和回归问题的一种新方法 (Ⅱ)--支持向量机方法在天气预报中的应用.应用气象学报, 2004, 15(3):355-365. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20040345&flag=1
    [5] 冯汉中, 陈永义, 成永勤, 等.双流机场低能见度天气预报方法研究.应用气象学报, 2006, 17(1):94-99. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20060116&flag=1
    [6] 燕东渭, 孙田文, 杨艳, 等.支持向量数据描述在西北暴雨预报中的应用试验.应用气象学报, 2007, 18(5):676-681. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200705103&flag=1
    [7] 刘科峰, 张韧, 洪梅, 等.基于最小二乘支持向量机的副热带高压预测模型.应用气象学报, 2009, 20(3):354-359. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20090312&flag=1
    [8] 林振山, 汪曙光, .近四百年北半球气温变化的分析:EMD方法的应用.热带气象学报, 2004, 24(1):90-96. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-RDQX200401009.htm
    [9] Huang N E, Zhcng Shen.The Empirical Mode Decomposition and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Nonstationary Times Series Aanalysis.London, 1998:903-995. http://www.doc88.com/p-0911668718780.html
    [10] 黄伟, 杨志刚, 丁志宏.基于EMD的官厅水库天然年径流量变化多时间尺度分析.水资源与水工程学报, 2008, 19(1):49-52. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XBSZ200801015.htm
    [11] 李楠, 曾兴雯.基于EMD和神经网络的时间序列预测.西安邮电学院学报, 2007, 12(1):51-54. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XAYD200701015.htm
    [12] 林瑞霖, 周平.基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究.海军工程大学学报, 2008, 20(2):48-51. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HJGX200802010.htm
    [13] 钟佑明, 金涛, 秦树人.希尔伯特-黄变换中的-种新包络线算法.数据采集与处理, 2005, 20(1):13-14. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SJCJ200501002.htm
    [14] 黄大吉, 赵进平, 苏纪兰.希尔伯特-黄变换的端点延拓.海洋学报, 2003, 25(1):1-11. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SEAC200301000.htm
    [15] Zhao J P, Huang D J.Mirror extending and circular spline function for empirical mode decomposition method.Journal of ZhejiangUniversity, 2001, 2(3):247-252. https://www.researchgate.net/publication/225660443_Mirror_extending_and_circular_spline_function_for_empirical_mode_decomposition_method
    [16] 朱金龙, 邱晓晖.正交多项式拟合在EMD算法端点问题中的应用.计算机工程与应用, 2006, 23:72-74. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSGG200623020.htm
    [17] 邓拥军, 王伟, 钱成春, 等.EMD方法及Hilbert变换中边界问题的处理.科学通报, 2001, 46(3):257-263. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXTB200103017.htm
    [18] 于伟凯.EMD时频分析方法的理论研究与应用.秦皇岛:燕山大学, 2006.
    [19] 杜熊禹.用于数据挖掘的支持向量机算法研究.成都:电子科技大学, 2007.
    [20] Suykens J A K, Lukas L, Vandewalle J.Least squares suppert vecter machine classifiers.Neural Processing Letters, 1999, 9(3):293-300. doi:  10.1023/A:1018628609742
    [21] 董春曦, 饶鲜, 杨绍全, 等.支持向量机参数选择方法研究.系统工程与电子技术, 2004, 26(8):1117-1120. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XTYD200408029.htm
    [22] Han Jiawei, Micheline Kamber.数据挖掘概念与技术.范明, 孟小峰, 译北京:机械工业出版社, 2008:46.
  • 加载中
图(3) / 表(1)
计量
  • 摘要浏览量:  3945
  • HTML全文浏览量:  871
  • PDF下载量:  1634
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2009-05-21
  • 修回日期:  2010-04-07
  • 刊出日期:  2010-06-30

目录

    /

    返回文章
    返回