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针对水文时间序列多时间尺度分析问题,分别应用经验模态分解(EMD)与总体经验模态分解(EEMD)方法进行对比研究。论文首先将EMD与EEMD进行测试函数仿真对比分析,结果表明EEMD较EMD能较好的解决模态混叠现象。将其应用于湖北省降雨序列演变特性分析,并引入基于LSSVM信号延拓方法以消除水文序列的端点效应,结合小波分析结果对比验证表明,EEMD作为一种新的信号处理方法,较EMD能更精确地获取降雨时序的多时间尺度特性,可为水文时间序列演变规律分析提供依据。 相似文献
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随着小水电大规模并网,其无序发电对电网造成的冲击越加不可忽视,提高小水电负荷预测的准确率对掌握小水电的发电情况及电网调度有着重要意义。将小水电预测日的负荷解耦为基值和标幺值两部分进行预测,并引入云模型方法对基值的偏差进行拟合。同时,针对标幺化后的负荷曲线,采用集成经验模态获取其特征分量,并通过对相似日和日前负荷曲线的特征向量进行交叉组合以快速获得预测日的标幺曲线。通过对湖南某富小水电地区进行实例分析,验证了本预测方法的有效性。 相似文献
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