基于EEMD-SVM-ELM模型的月降水量预测研究

摘要： 针对地表降水量数据的非线性、非平稳特征，首先利用EEMD对月降水量初始数据进行分解，再利用Lempel-Ziv复杂度算法将分量划分为高频及低频分量，使用粒子群算法(PSO)优化基学习器参数，最终构建EEMD-SVR-ELM月降水量预测模型，并采用该模型对长江下游部分城市的月降水量实际数据进行预测。结果表明，该模型的综合性能最优，具有更高的精确度。相较于单一模型，在M_(MAE)... （共5页）