基于WT-LSSVM的大气臭氧含量时间序列预测
  • 【摘要】

    基于小波分解(WT)和最小二乘支持向量机(LSSVM)理论,建立了将二者相结合的大气臭氧含量时间序列预测模型.采用香河等四个观测站的月平均臭氧总量观测样本,经小波分解为不同频段的子序列,将这些子序列分别进行LSSVM预测,最后经小波重构得到月平均臭氧总量时间序列预测结果.实验表明该方法能有效的预测大气臭氧含量变化,与支持向量机(SVM)方法预测结果相比,该方法具有较高的预测精度.

  • 【作者】

    朱佳  王振会  金天力  郝晓静 

  • 【作者单位】

    南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室

  • 【会议名称】

    2009第五届苏皖两省大气探测、环境遥感与电子技术学术研讨会

  • 【会议时间】

    2009-05-01

  • 【会议地点】

    中国江苏扬州

  • 【主办单位】

    江苏省气象学会   安徽省气象学会

  • 【语种】

    chi

  • 【关键词】

    小波分解