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基于WT-LSSVM的大气臭氧含量时间序列预测

朱佳  王振会  金天力  郝晓静  
【摘要】:基于小波分解(WT)和最小二乘支持向量机(LSSVM)理论,建立了将二者相结合的大气臭氧含量时间序列预测模型。采用香河等四个观测站的月平均臭氧总量观测样本,经小波分解为不同频段的子序列,将这些子序列分别进行LSSVM预测,最后经小波重构得到月平均臭氧总量时间序列预测结果。实验表明该方法能有效的预测大气臭氧含量变化,与支持向量机(SVM)方法预测结果相比,该方法具有较高的预测精度。

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