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分解集成模型在径流预报领域的研究进展被引量：2: 1; 作者徐腾刘家栋 +1 位作者南统超鲁春辉《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1021-1032,共12页; 气候变化致使流域水文状况发生较大改变,传统水文模型已不足以精准捕捉日径流序列的复杂动态过程。分解集成模型作为一种能有效处理非线性、非平稳径流预报的混合模型,尚缺乏系统的研究总结,在一定程度上限制了其在径流预报领域的发展... 展开更多; 关键词分解集成模型径流预报水文模型非平稳径流混合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

高超声速飞行器分解集成轨迹预测算法被引量：25: 2; 作者韩春耀熊家军 +1 位作者张凯兰旭辉《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期151-158,共8页; 针对无动力滑翔高超声速飞行器的轨迹预测问题,提出了分解集成轨迹预测模型。依据运动轨迹的周期跳跃特性,运用先集成再分解的轨迹预测思路,首先将运动轨迹序列分解为具有趋势性、周期性和随机性特征的子序列,再针对每项子序列的特征采... 展开更多; 关键词轨迹预测无动力滑翔高超声速飞行器分解集成模型最小二乘支持向量回归模型自回归积分滑动平均模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CEEMD-GWO-SVR集成模型的病毒性肝炎流行趋势预测研究被引量：2: 3; 作者杨慧魏麟 +1 位作者胡晓斌朱素玲《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2022年第6期815-818,823,共5页; 目的为病毒性肝炎流行趋势分析建立可靠的CEEMD-GWO-SVR集成预测方法。方法基于分解集成思想,首先利用CEEMD分别将甲型肝炎、乙型肝炎、戊型肝炎发病数的原始时间序列分解为一系列本模特征函数,然后利用GWO-SVR对每个本模特征函数建模,... 展开更多; 关键词病毒性肝炎预测分解集成模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于优化变分模态分解和核极限学习机的集装箱吞吐量预测被引量：1: 4; 作者张丰婷杨菊花 +1 位作者任金荟金坤《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第8期2333-2342,共10页; 针对港口集装箱吞吐量数据的复杂性特征,提出基于优化变分模态分解(OVMD)和核极限学习机(KELM)的集装箱吞吐量短期混合预测模型。首先,用汉佩尔辨识法(HI)剔除原始时间序列中的异常值,并把预处理之后的序列通过OVMD分解为多个特征明显... 展开更多; 关键词集装箱吞吐量预测样本熵变分模态分解核极限学习机分解集成预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名分解集成模型在径流预报领域的研究进展被引量：2: 1; 作者徐腾刘家栋南统超鲁春辉; 机构河海大学水灾害防御全国重点实验室河海大学水利水电学院长江保护与绿色发展研究院; 出处《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1021-1032,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(42377046)。; 文摘气候变化致使流域水文状况发生较大改变,传统水文模型已不足以精准捕捉日径流序列的复杂动态过程。分解集成模型作为一种能有效处理非线性、非平稳径流预报的混合模型,尚缺乏系统的研究总结,在一定程度上限制了其在径流预报领域的发展与应用。因此,本文综述了分解集成模型的理论基础、应用发展及现实问题,分类总结了主流算法的应用流程,展望了其未来的研究方向。结果表明:①分解集成模型可以有效地处理非线性、非平稳的径流预报;②不同的分解集成模型在径流预报中的适用性有所差异,需根据具体情况选择合适的模型结构和参数设置;③分解集成模型面临模态混叠、边界效应和数据泄露等问题,可尝试通过建立更复杂的耦合模型和改进分解策略缓解。分解集成模型在径流预报中展现出了良好的性能和广阔的应用前景,但仍需通过进一步优化算法解决实际问题,以提升模型的准确性和可靠性,为应对复杂水文变化提供更加可靠的预报工具。; 关键词分解集成模型径流预报水文模型非平稳径流混合模型; Keywords decomposition ensemble model streamflow forecast hydrological model non-stationary streamflow hybrid model; 分类号 TV11 [水利工程—水文学及水资源]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高超声速飞行器分解集成轨迹预测算法被引量：25: 2; 作者韩春耀熊家军张凯兰旭辉; 机构空军预警学院预警情报系; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期151-158,共8页; 基金研究生课题(2015JY465)资助课题; 文摘针对无动力滑翔高超声速飞行器的轨迹预测问题,提出了分解集成轨迹预测模型。依据运动轨迹的周期跳跃特性,运用先集成再分解的轨迹预测思路,首先将运动轨迹序列分解为具有趋势性、周期性和随机性特征的子序列,再针对每项子序列的特征采用相应的子轨迹预测模型,最后将各子轨迹预测模型预测结果的集成作为最终预测值。由于子序列与子轨迹预测模型具有更高的契合度,使得分解集成轨迹预测算法相对于使用单一模型的轨迹预测算法更具优势。仿真实验表明,分解集成轨迹预测算法显著提高了轨迹预测精度。; 关键词轨迹预测无动力滑翔高超声速飞行器分解集成模型最小二乘支持向量回归模型自回归积分滑动平均模型; Keywords trajectory prediction unpowered gliding hypersonic vehicle decomposition ensemble model least square support vector regression(LSSVR)model auto regressive integrated moving average(ARIMA)model; 分类号 TP761.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] V41 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CEEMD-GWO-SVR集成模型的病毒性肝炎流行趋势预测研究被引量：2: 3; 作者杨慧魏麟胡晓斌朱素玲; 机构兰州大学公共卫生学院流行病与卫生统计所; 出处《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2022年第6期815-818,823,共5页; 基金国家社科基金重大项目(20&ZD120)。; 文摘目的为病毒性肝炎流行趋势分析建立可靠的CEEMD-GWO-SVR集成预测方法。方法基于分解集成思想,首先利用CEEMD分别将甲型肝炎、乙型肝炎、戊型肝炎发病数的原始时间序列分解为一系列本模特征函数,然后利用GWO-SVR对每个本模特征函数建模,最后集成各本模特征函数的预测得到最终结果。结果CEEMD-GWO-SVR比GWO-SVR、SARIMA的预测精度提高了2%~8%,其中甲型肝炎的MAPE分别降低了5.68%和7.06%,乙型肝炎降低了2.19%和4.34%,戊型肝炎降低了6.14%和4.59%。假设检验的结果也证明了CEEMD-GWO-SVR的预测与实际序列相关性更强。结论CEEMD-GWO-SVR具有较高的预测精度,可以为病毒性肝炎流行趋势分析提供可靠的预测方法。; 关键词病毒性肝炎预测分解集成模型; Keywords Viral hepatitis Forecasting Decomposition-integration model; 分类号 R512.6 [医药卫生—内科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于优化变分模态分解和核极限学习机的集装箱吞吐量预测被引量：1: 4; 作者张丰婷杨菊花任金荟金坤; 机构兰州交通大学交通运输学院中国铁路兰州局集团有限公司兰州货运中心安全生产部; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第8期2333-2342,共10页; 基金甘肃省自然科学基金资助项目(21JR7RA287) 甘肃省教育厅“双一流”科研重点项目(GSSYLXM-04)。; 文摘针对港口集装箱吞吐量数据的复杂性特征,提出基于优化变分模态分解(OVMD)和核极限学习机(KELM)的集装箱吞吐量短期混合预测模型。首先,用汉佩尔辨识法(HI)剔除原始时间序列中的异常值,并把预处理之后的序列通过OVMD分解为多个特征明显的子模态。然后,为提高预测效率,将分解后的子模态按照样本熵(SE)值的大小分成高频低幅、中频中幅和低频高幅三类;同时,借助KELM中携带的小波、高斯和线性核函数捕捉具有不同特征子模态的趋势。最后,把所有子模态的预测结果线性相加得到最终的预测结果。以深圳港的月度集装箱吞吐量数据为样本进行实验,所提模型的平均绝对误差(MAE)达到0.9149,平均绝对百分比误差(MAPE)达到0.199%,均方根误差(RMSE)达到7.8860,决定系数(R2)为0.9944。与四种对比模型相比,所提出的模型在预测精度和效率上都具有一定的优势,同时克服了传统互补集成经验模态分解(CEEMD)和集成经验模态分解(EEMD)中容易出现的模态混叠问题以及极限学习机(ELM)中存在过拟合等问题,具有一定的实际应用潜力。; 关键词集装箱吞吐量预测样本熵变分模态分解核极限学习机分解集成预测模型; Keywords container throughput prediction Sample Entropy(SE) Variational Mode Decomposition(VMD) Kernel Extreme Learning Machine(KELM) decomposition-ensemble prediction model; 分类号 U691.71 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	分解集成模型在径流预报领域的研究进展	徐腾刘家栋南统超鲁春辉	《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	高超声速飞行器分解集成轨迹预测算法	韩春耀熊家军张凯兰旭辉	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2018	25	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于CEEMD-GWO-SVR集成模型的病毒性肝炎流行趋势预测研究	杨慧魏麟胡晓斌朱素玲	《中国卫生统计》 CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于优化变分模态分解和核极限学习机的集装箱吞吐量预测	张丰婷杨菊花任金荟金坤	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料