为更好地把握仪器的性能变化规律,规避其可能带来的各种风险,将预测理论应用到仪器稳定度预测中,建立了一种基于EMD-SVM的稳定度组合预测模型.首先利用EMD方法对稳定度数据进行分解,然后对分解得到的数据选择一种预测模型进行预测,最后再把所有这些分解数据的预测结果输入到SVM中进行组合预测.通过与移动平均模型、自回归积分滑动平均(ARIMA)模型和线性组合预测模型的预测结果相比较,验证了该方法的有效性.
仪器 稳定度 经验模态分解(EMD) 支持向量机(SVM) 组合预测 预测精度