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基于EEMD-BP组合模型的区域海平面变化多尺度预测
基于EEMD-BP组合模型的区域海平面变化多尺度预测
摘要：区域海平面变化对海洋资源利用、沿海工程建设以及全球气候变化等具有重要影响。因此，预测海平面变化对于海洋管理和沿海城市规划具有重要价值。本研究采用了经验模态分解（EEMD）与BP神经网络相结合的组合模型，并将其应用于区域海平面的多尺度预测。
关键词：区域海平面变化、多尺度预测、经验模态分解、BP神经网络、组合模型
1.引言
海洋是地球的重要组成部分，海平面变化对于海洋资源的管理和沿海城市的规划具有重要意义。随着全球气候变化的日益加剧，区域海平面变化的预测成为一个热门研究领域。多尺度预测是海平面变化预测的重要方向之一，它可以提供具有不同时间尺度的预测结果，对于海洋管理和城市规划有着重要价值。
2.相关工作
传统的海平面变化预测模型包括回归模型、时序模型和统计模型等。然而，这些模型在处理非线性和非平稳的海平面变化数据时存在一定的局限性。因此，近年来，越来越多的研究关注于非线性预测模型的应用。
3.经验模态分解（EEMD）
经验模态分解是一种将非线性和非平稳时间序列分解成一组称为经验模态函数（EMD）的本征模态函数（IMF）的方法。在EEMD过程中，原始时间序列首先被分解为一组IMF，然后对每个IMF进行滤波处理，得到不同的频率成分。最后，将所有的成分加和得到重构时间序列。
4.BP神经网络
BP神经网络是一种常用的非线性预测模型，具有较强的逼近能力。通过反向传播算法，BP网络可以学习输入与输出之间的映射关系，从而实现预测。
5.EEMD-BP组合模型
本研究将EEMD与BP神经网络相结合，构建了EEMD-BP组合模型。首先，利用EEMD将原始地理因素和气象因素的非线性时间序列分解为多个IMF成分。然后，将每个IMF作为BP网络的输入，BP网络用于学习IMF之间的映射关系并进行预测。最后，将各个IMF的预测结果进行加和得到最终的预测结果。
6.实验设计与结果分析
本文选取某海域的历史海平面数据作为实验数据集，将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练EEMD-BP组合模型，测试集用于验证预测效果。
通过实验结果分析，可以发现EEMD-BP组合模型在多尺度预测中表现出较好的预测能力。模型能够捕捉到海平面变化中的短期波动和长期趋势，并给出具有不同时间尺度的预测结果。
7.结论与展望
本研究采用EEMD-BP组合模型进行区域海平面变化的多尺度预测，并取得了一定的预测效果。然而，该模型仍然存在一些局限性，例如对于非线性和非平稳时间序列的分解和预测能力有待进一步提高。未来的研究可以考虑引入其他的非线性预测模型、优化算法以及其他时间序列的特征提取方法，以进一步提高海平面变化的预测能力。
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