典型文献
运用EEMD-ARMA模型预测中国棉花产量
文献摘要：
中国棉花产量组成的时间序列呈非光滑、非单调的复杂分布形式.运用集成经验模态分解(EEMD)和自回归滑动平均模型(ARMA)相结合对其进行预测.首先利用EEMD方法对原始信号进行分解,得到一组平稳的本征模函数和一个具有趋势性的光滑余波,然后运用ARMA模型分别对本征模函数和余波进行预测,最后将二者的预测值合并,实现对中国棉花产量的精确预测.研究表明,EEMD-ARMA组合模型的平均预测误差仅为0.989 36％,比单一 ARMA模型的平均预测误差减小了45.602 80％.根据EMD-ARMA组合模型,预测得2021年中国棉花产量为610.647 5万t,这一预测结果比单一 ARMA模型的预测结果更合理.
文献关键词：
棉花产量;预测;集成经验模态;自回归滑动平均
中图分类号：
作者姓名：
王艳
作者机构：
武汉理工大学机电工程学院(中国)
文献出处：
引用格式：
[1]王艳-.运用EEMD-ARMA模型预测中国棉花产量)[J].国际纺织导报,2022(02):42-47
A类：
B类：
EEMD,ARMA,中国棉花,棉花产量,非光滑,非单调,分布形式,集成经验模态分解,自回归滑动平均模型,本征模函数,趋势性,余波,精确预测,组合模型,预测误差,更合
AB值：
0.213595
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