emd分解和svm模型在時間序列荷載預(yù)測中的應(yīng)用

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1、碩士學(xué)位（畢業(yè)）論文EMD分解和SVM模型在時間序列荷載預(yù)測中的應(yīng)用學(xué)位申請人：于萌指導(dǎo)教師：吳鑫淼教授學(xué)科專業(yè)：水利水電工程學(xué)位類別：工學(xué)碩士授予單位：河北農(nóng)業(yè)大學(xué)答辯日期：二〇一五年五月分類號：TV51單位代碼：10086密級：公開學(xué)號：2012130EMD分解和SVM模型在時間序列荷載預(yù)測中的應(yīng)用學(xué)位申請人：于萌指導(dǎo)教師：吳鑫淼教授學(xué)科專業(yè)：水利水電工程學(xué)位類別：工學(xué)碩士授予單位：河北農(nóng)業(yè)大學(xué)獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研宄成果。據(jù)我所知，除了文中

2、特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研宄成果，也不包含為獲得河此農(nóng)業(yè)大學(xué)或其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研宂所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：簽字曰期：年〈月上日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解河北農(nóng)業(yè)大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)河北農(nóng)業(yè)大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影

3、印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書）學(xué)位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名:簽字H期：y&年&月（曰簽字u期：年(月J曰學(xué)位論文作者畢業(yè)后去向：工作單位：電話:通訊地址：.郵編:摘要在水利工程中有很多高聳或長大結(jié)構(gòu)，如高壩及其壩頂建筑、工作橋及大跨渡槽等，而風(fēng)和地震等時間序列荷載對這些結(jié)構(gòu)影響的很大，一些工程因之而受到影響而出現(xiàn)事故，甚至造成災(zāi)難。深入研究風(fēng)與地震等時間序列荷載的特性和規(guī)律，并對其進行預(yù)測，將有助于結(jié)構(gòu)的振動控制，避免或減輕工程災(zāi)害。本文應(yīng)用經(jīng)驗?zāi)B(tài)

4、分解及支持向量機模型，研究風(fēng)速及地震加速度的預(yù)測問題，主要內(nèi)容如下：1）分析了風(fēng)、地震所具有的不穩(wěn)定的特點以及應(yīng)用于預(yù)測非平穩(wěn)數(shù)據(jù)序列的方法，對傳統(tǒng)預(yù)測方法的特點和目前應(yīng)用較多的預(yù)測方法進行了比較。2）介紹了基于統(tǒng)計學(xué)理論的支持向量機和基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化的最小二乘支持向量機學(xué)習(xí)方法的原理；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法的基本原理、詳細分解步驟及一些問題的解決方法；為了提高模型預(yù)測準確性，引入粒子群優(yōu)化算法，建立預(yù)測模型時模型核函數(shù)和參數(shù)選擇問題、具體的模型建立步驟。最后以風(fēng)速預(yù)測和地震加速度預(yù)測為例驗證這種預(yù)測方

5、法的有效性。3）提出了基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)的分解與多步預(yù)測的最小二乘支持向量機相結(jié)合的方法，對風(fēng)速的非線性時間序列分析進行了建模預(yù)測。首先對風(fēng)速動態(tài)信號加以經(jīng)驗?zāi)Ｊ降姆纸猓瑢⒃盘柗纸鉃槿舾蓚€不同特征尺度(頻率)的本征模態(tài)函數(shù)。再建立多步預(yù)測為基礎(chǔ)的最小二乘支持向量機預(yù)測模型，對不同頻帶的平穩(wěn)IMF分量進行預(yù)測，將各分量的預(yù)測值等權(quán)求和得到最終預(yù)測值。發(fā)現(xiàn)EMD與多步預(yù)測的LS-SVM相結(jié)合的風(fēng)速預(yù)測方法比單一的LS-SVM預(yù)測方法的預(yù)測精度更高。在此基礎(chǔ)上應(yīng)用PSO優(yōu)化算法對模型參數(shù)的選擇進行優(yōu)化，得到優(yōu)

6、化后的預(yù)測結(jié)果。4）因為地震加速度同樣具有非平穩(wěn)的時間序列的特點，所以，同樣地應(yīng)用基于PSO優(yōu)化的EMD-LS-SVM預(yù)測方法對加速度序列進行建模預(yù)測。計算結(jié)果驗證了這種組合方法在非平穩(wěn)時間序列預(yù)測上的適用性。最后對本論文中的成果進行了分析總結(jié)，對今后的研究方向進行了展望。關(guān)鍵詞：經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；最小二乘支持向量機；地震加速度；風(fēng)速EMD分解和SVM模型在時間序列荷載預(yù)測中的應(yīng)用ApplicationofEMDandSVMmodelinthepredictionoftimeseriesloadAuth

7、or:YuMengSupervisor:WuXinmiaoMajor:WaterresourcesandhydroelectricengineeringAbstractTherearemanyhighorlargestructuresinwaterconservancyengineering,suchashighdamsanddamconstruction,bridgeandlong-spanaqueduct,whiletheinfluenceofwindandearthquakeloadsonth

8、estructureofthetimeseries,whichisaffectedbysomeengineeringaccidents,evencausedisaster.Throughdeeplystudythecharacteristicsandlawsofthewindandearthquakeandothertimeseriesloads,andthepredictionswillbehelpfultothecontrolofstructuresandavoi