二层分解技术与DE-ELM模型在PM2.5预测中的应用

"这篇论文研究了利用二层分解技术和改进的极限学习机（ELM）模型预测PM2.5浓度的方法。针对PM2.5浓度序列的随机性、非线性和非平稳性，论文提出了结合快速集成经验模态分解（FEEMD）和变分模态分解（VMD）的二层分解技术，以及通过差分进化（DE）算法优化的ELM模型。在对北京市和石家庄市的PM2.5浓度数据进行预测实验后，结果显示，二层分解技术能更有效地减少非线性和非平稳性，而DE-ELM预测模型显著提高了预测精度。" 本文主要探讨的是大气污染中的一个重要指标——PM2.5的浓度预测问题。PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，对人体健康和环境质量有重大影响。准确预测PM2.5浓度对于环保政策制定和公众健康保护具有关键作用。 传统的预测方法往往难以处理PM2.5浓度序列的复杂特性，如随机性、非线性和非平稳性。论文提出了一个创新的预测框架，该框架结合了两种不同的信号分解技术——快速集成经验模态分解（FEEMD）和变分模态分解（VMD），构成二层分解结构。这两种分解技术都是用于分析非线性、非平稳时间序列的有效工具，它们能够将复杂的PM2.5浓度序列分解为多个成分，从而简化预测任务。 接下来，论文采用经过差分进化（DE）算法优化的极限学习机（ELM）模型。ELM是一种快速且高效的机器学习算法，尤其适用于回归问题。DE是一种全局优化算法，用于调整ELM的隐藏层参数，以进一步提高模型的预测能力。通过DE的优化，ELM模型能够更好地适应PM2.5浓度序列的复杂模式。 实验部分，论文对比了单层分解技术与二层分解技术的预测效果，并将DE-ELM模型应用于北京市和石家庄市的PM2.5浓度数据。实验结果证明，二层分解技术在降低非线性和非平稳性方面优于单层分解，而DE-ELM模型的预测精度显著高于传统方法，展示了其在PM2.5浓度预测方面的优越性能。 该研究为PM2.5浓度预测提供了一个新的有效工具，结合了信号分解与机器学习的优势，有望在环境保护和公共卫生领域得到应用，助力空气质量改善和公众健康保护。