极值平均经验模态分解与小波神经网络预测法

"本文提出了一种基于极值平均经验模态分解（EEMD）和小波神经网络的预测方法，用于时间序列分析和预测。该方法结合了数据驱动和自适应策略，通过EEMD对时间序列进行分解，然后利用小波神经网络对分解后的分量进行预测，形成一种分解-预测-集成的策略。实验结果表明，这种方法在预测性能上优于原始信号和基于EMD的方法。关键词包括预测、经验模态分解、小波神经网络。" 一、极值平均经验模态分解（EEMD） 经验模态分解（EMD）是一种自适应的数据分析方法，由Huang等人于1998年提出，主要用于非线性、非平稳信号的分解。然而，EMD在处理极值点时可能会出现振铃效应和虚假模态。为了解决这些问题，极值平均经验模态分解（EEMD）应运而生。EEMD通过添加噪声并多次执行EMD来平均结果，从而提高了分解的稳定性和准确性。在时间序列预测中，EEMD能够将复杂的时间序列分解成一系列内在模态函数（IMFs），这些IMFs代表了不同频率成分的时间演变。 二、小波神经网络（WNN） 小波神经网络是神经网络与小波理论的结合，它利用小波的多分辨率分析特性，能够在时间和频率域同时进行信号处理。小波神经网络具有良好的非线性拟合能力，适合处理非线性问题。在时间序列预测中，WNN可以捕捉时间序列中的局部特征，并通过学习和调整权重来提高预测精度。 三、分解-预测-集成策略 本文提出的预测方法首先使用EEMD对时间序列进行分解，将复杂的序列转化为多个简单、独立的IMFs。然后，每个IMF被输入到独立的小波神经网络中进行预测，每个网络负责预测一个特定的IMF。最后，所有网络的预测结果被集成，以生成整个时间序列的预测值。这种方法可以充分利用EEMD的分解能力和WNN的预测能力，提高了预测的准确性和鲁棒性。 四、实验与比较 作者通过对比实验展示了所提方法相对于原始信号和基于EMD的方法的优势。实验结果证明，EEMD-WNN方法在预测精度上表现更优，尤其是在处理非平稳和非线性时间序列时，其预测性能得到显著提升。 五、应用领域 这种基于EEMD和WNN的预测方法在许多领域有广泛的应用潜力，如金融市场分析、气象预报、电力负荷预测、工业生产控制等，特别是在需要对复杂动态系统进行准确预测的场景中，其价值尤为突出。 六、结论与未来工作 尽管EEMD-WNN方法在时间序列预测上表现出色，但仍有改进空间。未来的研发方向可能包括优化小波神经网络的结构、改进EEMD的分解过程，以及探索更多融合策略来进一步提高预测性能。此外，该方法的适用性还需要在更多实际问题中进行验证，以充分展示其潜力。