EMD—BP神经网络预测模型及应用
度，而较多的单元数目有可能在规定的训练长度里不能满足要求。因此，对于参数数目的选择，并没有一个固定的模型，往往根据更多的经验成分。2.1 经验模态分解（EMD）经验模态分解法EMD[11]是由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号分析方法。它适合于分析非线性、非平稳信号序列，具有很高的信噪比。该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。EMD是基于以下假设条件：①数据至少有一个最大值和一个最小值两个极值点；②数据极值点间的时间尺度惟一确定局部时域特性；③如果数据没有极值点但必须有拐点，通过对数据微分一次或多次求得极值，再通过积分来获得分解结果。2.2 数据重构对原始数据进行EMD分解后，得到有限个IMF分量。为了降低原始数据中的非平稳性，需要对得到的各分量进行相关系数分析，筛选出有用的IMF分量，对其进行重构，以得到一个与原始
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