机译:基于EEMD分解的ARIMA提高年径流时间序列的预报精度。
Department of Water Conservancy North China University of Water Resources and Electric Power">(1);
Department of Civil and Environmental Engineering Hong Kong Polytechnic University">(2);
Department of Water Conservancy North China University of Water Resources and Electric Power">(1);
Department of Civil and Environmental Engineering Hong Kong Polytechnic University">(2);
Annual runoff forecasting; Hydrologic time series; Auto-regressive integrated moving average (ARIMA); Ensemble empirical mode decomposition (EEMD); Decomposition and ensemble;
机译:基于EEMD分解的ARIMA提高年径流时间序列的预报精度。
机译:基于EEMD分解的人工神经网络提高中长期径流预报精度
机译:使用新的ARIMA-ANN混合方法和经验模式分解来提高时间序列数据的预测准确性
机译:汉江自然年径流时间序列波动特性多次时间尺度的eEMD方法
机译:转换类似的时间序列数据以提高天然气需求预测的准确性。
机译:基于萤火虫算法的变分分解与BP神经网络的太阳黑子时间序列混合预测模型
机译:基于eemd分解的Arima提高年径流时间序列的预报精度。