[发明专利]一种基于集合经验模式分解和相空间重构的火灾时间序列预测方法有效
| 申请号: | 201110131576.8 | 申请日: | 2011-05-20 |
| 公开(公告)号: | CN102184335A | 公开(公告)日: | 2011-09-14 |
| 发明(设计)人: | 刘盛鹏;杨昀;方戍;张烨 | 申请(专利权)人: | 公安部上海消防研究所 |
| 主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人: | 陆飞;盛志范 |
| 地址: | 200032 上*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | 本发明属于消防技术领域,具体为一种基于集合经验模式分解和相空间重构的火灾时间序列预测方法。该发明首先对数据进行集合经验模式分解,得到火灾时间序列数据不同尺度的分解分量,由于各个分量的变化规律性强,具有较好的可预测性;然后对各个分量进行相空间重构,并构建非线性支持向量回归预测模型,对各个分量进行预测;最后采用非线性支持向量回归预测模型,利用各个分量来预测火灾时间序列数据的实际值。本发明提供的预测方法能提高火灾时间序列数据的预测精度,在消防领域具有广泛应用前景。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 基于 集合 经验 模式 分解 相空间 火灾 时间 序列 预测 方法 | ||
【主权项】:
一种基于集合经验模式分解和相空间重构的火灾时间序列预测方法,其特征在于基本步骤为:首先采用集合经验模式分解方法对火灾时间序列进行分解;然后采用多变量相空间重构技术对每个分解量进行相空间重构,构建每个分量的支持向量回归预测模型,来预测每个分量未来的值;再利用各个分量的预测值来构建支持向量回归预测模型,以该预测模型来预测火灾时间序列未来的值。
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