介绍了一种可以提高非平稳时间序列预测精度的新方法,该方法应用Hilbert-Huang变换的核心内容-经验模态分解法(Empirical mode decomposition,EMD)对非平稳时间序列进行分解,以降低被预测信号中的非平稳性,利用神经网络对分解后的各分量进行预测,再将预测结果叠加.利用该方法对石家庄市年逐月降水量进行预测,预测结果显示,其预测精度比直接用神经网络预测的预测精度有较明显的提高.
Hilbert-Huang变换 预测 非平稳性 非线性 经验模态分解法(EMD) 人工神经网络(ANN) 时间序列