基于VMD-IELM的淮安市二河溶氧量预测研究

摘要

为实现对淮安市二河溶氧量精确预测,提出了一种变分模态分解结合改进极限学习机的水体溶氧量预测模型。引入流形学习概念提高极限学习机的稳定性,引入正则化系数解决极限学习机存在的不适定问题。使用变分模态分解对水质数据进行解耦,将解耦后的各分量带入改进极限学习机模型进行预测,将各分量叠加后得出预测结果。用该模型预测淮安市二河的溶氧量参数,并与其他常用预测模型对比,结果表明:上述模型能够更加精确的预测二河的溶氧量,稳定性高,泛化性强。