基于EMD组合模型的径流多尺度预测

受全球气候变化与人类活动影响,径流序列愈发呈现出非稳态与非线性特征,为降低由此而引发的预报误差,充分发挥不同模型对提高径流预测精度的优势,针对传统径流预报模型的单一性,以干旱区典型内陆河玛纳斯河为例,采用经验模态分解(EMD)提取径流序列中具有物理含义的信号,得到不同时间尺度的多个固有模态函数(IMF)及1个趋势项,利...     

基于EMD的景区客流波动特征及其组合预测——以黄山风景区为例

旅游地的发展演化过程研究大多采用Bulter 的生命周期理论路径, 少有文献从波动的视角理解和分析旅游地的发展演化过程。本文以黄山风景区为例, 采用经验模态分解方法(EMD)尝试从波动的视角分析景区客流波动特征, 并利用波动性特征对其发展进行组合预测(经验模态分解方法和最小二乘支持向量机方法的组合)。研究结果表明:黄山景区客流波动呈现出多种形态, 在增长趋势的基础上叠加了季节性波动、景区旅游周期波动和景区经济周期波动。其与最小二乘支持向量机组合预测模型能够对景区客流进行有效预测, 并且运算速度快, 预测精度有所提高;与生命周期曲线相比较更加直观、微观、准确, 并且能够进行较为准确的客流预报, 有助于景区规划管理和战略决策。     

基于EMD的山东省GDP增长与耕地变化的关系

本文首次用EMD方法,对山东省的经济增长与耕地面积变化关系进行比较分析,试图找出两者的互动关系,以期对山东省的耕地资源保护有所借鉴。研究结果表明:山东省GDP增长的波动周期为13年、23年、37年和55年;山东省耕地变化的周期为9年、13年、37年和55年。这充分证明了GDP增长的波动对山东省耕地周期性变化的驱动作用。到2015年前后,山东省经济增长的耕地代价性损失将大大减少,耕地数量将维持在一个相对稳定的水平,经济增长和耕地数量减少进入一个良性的发展阶段。最后,本文首次尝试建立有周期的动力学模型,对山东省未来20年的耕地面积变化进行了预测。     

The Prediction of Non-stationary Climate Series Based on Empirical Mode Decomposition

This paper proposes a new approach which we refer to as ``segregated prediction" to predict climate time series which are nonstationary. This approach is based on the empirical mode decomposition method (EMD), which can decompose a time signal into a finite and usually small number of basic oscillatory components. To test the capabilities of this approach, some prediction experiments are carried out for several climate time series. The experimental results show that this approach can decompose the nonstationarity of the climate time series and segregate nonlinear interactions between the different mode components, which thereby is able to improve prediction accuracy of these original climate time series.     

基于经验模态分解的分数维地震随机噪声衰减方法

经验模态分解算法(EMD)是一种基于有效波和噪声尺度差异进行波场分离的随机噪声压制方法,但由于实际地震数据波场复杂,导致模态混叠较严重,仅凭该方法进行去噪很难达到理想效果.本文基于EMD算法对信号多尺度的分解特性,结合Hausdorff维数约束条件,提出一种用于地震随机噪声衰减的新方法.首先对地震数据进行EMD自适应分解,得到一系列具有不同尺度的、分形自相似性的固有模态分量(IMF);在此基础上,基于有效信号和随机噪声的Hausdorff维数差异,识别混有随机噪声的IMF分量,对该分量进行相关的阈值滤波处理,从而实现有效信号和随机噪声的有效分离.文中从仿真信号试验出发,到模型地震数据和实际地震数据的测试处理,同时与传统的EMD处理结果相对比.结果表明,本文方法对地震随机噪声的衰减有更佳的压制效果.     

Temporal Characteristics of Pacific Decadal Oscillation (PDO) and ENSO and Their Relationship Analyzed with Method of Empirical Mode Decomposition (EMD)

1. IntroductionPacific Decadal Oscillation (PDO) is a long-termENSO-like variability of the North Pacific. It can becharacterized by the first principal component of EOFof the North Pacific SST (Zhu and Yang, 2003; Tren-berth, 1990; Yang and Zhang, 2003). ENSO is thestrongest signal of annular change of global climatesystem (Trenberth, 1997). The spatial pattern of PDOis a wedge similar to El Nino. In the cool (warm)phases of PDO, the central and northwest Pacific is ofwarm (co…     

The Cyclic Spectrum Analysis of IMFs of EMD and Its Application to Gravity Tide

IMFs sifted out by EMD are the FM-AM components. In the paper, by the cyclic spectrum analysis, IMFs are demodulated as the two periodic components which are identical to the intrinsic physical concepts. Using the method, the half-day-tide M₂, the day-tide O₁, and the half-month-tide M_f are extracted from the gravity tide signal, and a conclusion is drawn that the half-day-tide M₂ and the day-tide O₁ are primary components of gravity tide signal, and the half-month-tide M_f is modulated in the half-day-tide M₂ and the day-tide O₁.     

基于经验模式分解的希尔伯特变换包络提取在机械故障诊断中的应用

本文采用经验模式分解 (EMD)提取信号的内在模函数 (IMF) ,并利用希尔伯特变换对所得IMF进行包络分析 ,提取机械故障特征。与直接对原信号进行包络分析相比较 ,该方法提取的机械故障特征更明显。数值模拟和对故障轴承振动信号分析表明了该方法的有效性。     

基于经验模态分解的形变信号滤波处理与异常提取

本文介绍了经验模态分解的方法与原理,给出了由经验模态分解产生的固有模态函数重构组合滤波器的原理与详细算法。通过对形变观测中典型干扰信号的综合处理、异常提取试验及其所取得的效果,综合分析认为,经验模态分解组合滤波器方法可作为形变观测数据处理中一种新的行之有效的分析方法。     

EMD新技术在数字波形预处理中的初步应用

介绍了EMD技术,给出由该技术产生的固有模态函数重构数字地震波形信号处理中所用滤波器算法。然后利用该方法对实际波形信号进行了初步处理,处理结果表明,基于EMD的滤波技术具有许多其它分析手段所不具备的特点,是一种新的滤波方法,可用于数字地震波形信号的预处理。