文献类型：期刊文章

作　　者：张舰齐[1,2] 王丽琼[2] 左瑞亭[2] 叶晶[1] 马秋丽[1] 叶成志[3]

机构地区：[1]中国人民解放军95871部队 [2]中国人民解放军理工大学气象海洋学院 [3]湖南省气象台

出　　处：《大气科学》

基　　金：国家自然科学基金资助项目41475071;国家青年科学基金资助项目41305018;财政部/科技部公益类行业专项GYHY201306016~~

年　　份：2017

卷　　号：41

期　　号：3

起止页码：501-514

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：从气候波动的瞬时频率与瞬时振幅出发,结合最小二乘支持向量机技术,提出了基于幅频分离技术的气候时间序列预测方法,并对南京地区降水距平进行了30候的预测试验。结果表明,幅频分离预测法能够对所有模态的振幅和高频模态的瞬时频率进行较好的预测,而预测的瞬时频率累积误差会对模态分量的预测距平相关性产生敏感影响,该新方法能够显著提高气候序列高频模态的预测效果。对于气候序列的低频模态分量,集合经验模态分解的边界效应会对瞬时频率的求解产生较大误差,使得序列边界区的幅角计算不准确,导致对低频模态的最终预测效果不理想。对气候序列的高频分量采用幅频分离并进行最小二乘支持向量机预测,而对其低频分量仅采用最小二乘支持向量机进行直接预测,可同时提高高、低频分量的预测效果,并最终提高整个气候序列的预测准确性。该分频预测方法可以使南京降水预测的30候距平相关保持在0.4以上。

关 键 词：幅频分离  高频分量  瞬时频率  最小二乘支持向量机 经验模态分解

分 类 号：P467[大气科学类]