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| 卫星遥测数据短时CEEMDAN-PSO-ELM预测模型 | |
| 作者姓名： | 朱昶文 党建成 周军 |
| 作者单位： | 上海卫星工程研究所,上海201109 |
| 摘 要： | 针对卫星遥测数据变化类型众多而导致传统预测模型难以准确预测的问题,提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-粒子群(PSO)-极限学习机(ELM)的组合预测模型.首先对遥测序列进行CEEMDAN分解,以降低序列的非线性;然后利用PSO对ELM预测模型的输入权值和隐含层偏差进行优化;最后利用PSO-E... |
| 关 键 词： | 卫星遥测序列 自适应噪声完整集成经验模态分解 粒子群优化算法 极限学习机 |
| 收稿时间： | 2019-04-29 |
| 修稿时间： | 2019-09-03 |
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