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基于经验模态分解与极限学习机的粮食产量模型预测

文献类型： 中文期刊

作者： 袁世一

作者机构：

关键词： 经验模态分解;极限学习机;粮食产量预测;信号处理;特征提取

期刊名称：计算机与现代化

ISSN： 1006-2475

年卷期： 2024 年 3 期

页码：

收录情况： 科技核心（2024版）

摘要： 由于粮食产量中的历史数据存在较强的时间序列非平稳性和复杂性,传统的单一极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)模型具有低预测精度和差鲁棒性的问题。本文通过优化鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)的内部参数,将分解后的分量模型预测结果进行叠加,使得对粮食产量的预测更加精准。首先在建立预测模型之前引入经验模态分解模型从原始数据中提取内在特征；其次根据分解得到多个平稳的粮食模态分量,并建立预测模型。实验结果表明,提出的EMD-ELM-WOA组合预测模型与单一的ELM神经网络、BP神经网络、SVM模型、EMD-ELM模型相比预测误差最小,精度最高。

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