EEMD与SVR融合: 提升火灾时间序列预测精度

火灾时间序列预测是火灾预警系统中的关键环节，本文主要探讨了一种新颖的预测方法，即基于集合经验模式分解（EEMD）和多变量相空间重构技术，结合非线性支持向量回归（SVR）模型。这种方法针对火灾时间序列的非平稳特性设计，非平稳时间序列是指其统计特性随时间变化的序列，对于此类数据，传统的预测模型可能难以提供准确的预测。 首先，文章利用EEMD将非平稳的火灾次数时间序列分解成一系列不同尺度的固有模态分量。EEMD是一种自适应信号分解技术，它能够分离出信号中的趋势、季节性和随机成分，有效地捕捉到火灾次数随时间变化的复杂模式。这种分解使得原始数据在不同尺度上得到更清晰的展示，有助于提取潜在的规律。 接下来，通过多变量相空间重构技术，对分解得到的各个固有模态分量进行重构，形成新的数据集。相空间重构技术是将高维数据降维到低维相空间，便于可视化和分析，这对于理解火灾次数的变化趋势以及可能的影响因素至关重要。通过对这些重构分量的数据进行训练，可以更好地拟合非线性关系。 然后，分别针对每个重构的分量，构建非线性支持向量回归模型。非线性SVR是一种强大的机器学习算法，它能处理非线性关系并找到最优决策边界，从而提高预测的准确性。通过建立独立的模型，每个分量都可以被精准地预测，最后再通过集成方法（如SVR的集成策略）整合所有模型的预测结果，得出火灾次数的整体预测。 实验结果显示，相较于单变量相空间重构方法和单纯的SVR预测，基于EEMD和多变量相空间重构的组合方法在火灾时间序列预测方面表现出了更高的预测精度。这证明了这种方法的有效性和优越性，特别是在处理非平稳数据时，能够提供更为可靠和精确的火灾频率预测，为火灾预警和安全管理提供了有力支持。 总结来说，本文的研究贡献在于提出了一种新颖的火灾时间序列预测框架，结合了EEMD的信号处理优势、相空间重构的可视化分析以及SVR的非线性预测能力，提升了火灾预测的精度，为防火安全领域的实际应用提供了有价值的新思路和技术手段。