基于EEMD-SARIMA的對(duì)流層延遲預(yù)測(cè)模型研究

基于EEMD-SARIMA的對(duì)流層延遲預(yù)測(cè)模型研究基于EEMD-SARIMA的對(duì)流層延遲預(yù)測(cè)模型研究摘要：對(duì)流層延遲是地球大氣對(duì)無(wú)線電波的傳播造成的一個(gè)重要影響因素，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)流層延遲對(duì)于無(wú)線通信和衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的性能優(yōu)化至關(guān)重要。本文提出了一種基于EEMD-SARIMA的對(duì)流層延遲預(yù)測(cè)模型，通過(guò)對(duì)歷史對(duì)流層延遲數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)和季節(jié)自回歸移動(dòng)平均模型(SARIMA)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)對(duì)流層延遲的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型預(yù)測(cè)的對(duì)流層延遲與實(shí)際觀測(cè)值具有較高的擬合度和預(yù)測(cè)精度。關(guān)鍵詞：對(duì)流層延遲，EEMD，SARIMA，預(yù)測(cè)模型引言隨著無(wú)線通信和衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，對(duì)流層延遲對(duì)于信號(hào)傳輸和接收的可靠性有著重要的影響。對(duì)流層延遲主要由于大氣中的濕度和溫度變化引起，其波動(dòng)性和不確定性導(dǎo)致了無(wú)線通信和導(dǎo)航系統(tǒng)的性能下降。因此，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)流層延遲對(duì)于優(yōu)化系統(tǒng)性能、提高數(shù)據(jù)傳輸可靠性具有重要意義。傳統(tǒng)的對(duì)流層延遲預(yù)測(cè)方法主要基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，如自回歸模型(AR)和移動(dòng)平均模型(MA)等。然而，這些方法忽略了對(duì)流層延遲的非線性和非平穩(wěn)性特征，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的不準(zhǔn)確。近年來(lái)，基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)的方法在時(shí)序數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。EEMD通過(guò)將原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)分解為多個(gè)局部振動(dòng)模態(tài)函數(shù)(IMF)和一個(gè)殘差項(xiàng)，從而捕捉到了數(shù)據(jù)的非線性、非平穩(wěn)特征。本文提出了一種基于EEMD-SARIMA的對(duì)流層延遲預(yù)測(cè)模型，將EEMD和季節(jié)自回歸移動(dòng)平均模型(SARIMA)相結(jié)合，旨在克服傳統(tǒng)方法的局限性，并提高對(duì)流層延遲預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。方法1.EEMD分解：首先，將歷史對(duì)流層延遲數(shù)據(jù)進(jìn)行EEMD分解，得到多個(gè)IMF和一個(gè)殘差項(xiàng)。EEMD分解過(guò)程采用了累計(jì)和白噪聲判據(jù)，以確保分解得到的IMF具有良好的振蕩性和平穩(wěn)性。2.SARIMA建模：對(duì)每個(gè)IMF和殘差項(xiàng)進(jìn)行單獨(dú)的SARIMA建模，得到對(duì)應(yīng)的SARIMA模型參數(shù)。SARIMA模型是一種經(jīng)典的時(shí)間序列分析方法，可以較好地?cái)M合非平穩(wěn)序列，并進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。3.模型組合：將每個(gè)IMF和殘差項(xiàng)的SARIMA模型組合起來(lái)，得到最終的預(yù)測(cè)模型。對(duì)新的對(duì)流層延遲數(shù)據(jù)應(yīng)用該模型，即可得到準(zhǔn)確的對(duì)流層延遲預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)與結(jié)果為了驗(yàn)證EEMD-SARIMA模型的預(yù)測(cè)效果，我們使用了真實(shí)的對(duì)流層延遲數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。首先，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。然后，對(duì)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)應(yīng)用EEMD-SARIMA模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和訓(xùn)練。最后，使用訓(xùn)練好的模型對(duì)測(cè)試集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與實(shí)際觀測(cè)值進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，EEMD-SARIMA模型在對(duì)流層延遲預(yù)測(cè)方面取得了較好的效果。預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)值具有較高的擬合度和預(yù)測(cè)精度，驗(yàn)證了該模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。結(jié)論本文提出了一種基于EEMD-SARIMA的對(duì)流層延遲預(yù)測(cè)模型，通過(guò)將EEMD和SARIMA相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)對(duì)流層延遲的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型具有較高的擬合度和預(yù)測(cè)精度，對(duì)于無(wú)線通信和衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的性能優(yōu)化具有重要意義。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化模型參數(shù)和算法，以提高預(yù)測(cè)效果和適應(yīng)更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。參考文獻(xiàn)：[1]Zhang,H.,&Wu,Z.(2019).AStudyofTroposphericDelayPredictionThroughEEMD-ARIMAModeling.JournalofSensors,2019,1-9.doi:10.1155/2019/4083987[2]Cao,F.,Peng,F.,&Zhang,B.(2017).Short-termpowerloadforecastingmodelbasedonEEMDandARIMA.AppliedMechanicsandMaterials,875,128-133.doi:10.4028//AMM.875.128[3]Yu,D.,Sun,Y.,&Li,S.(2020).EEMD-SARIMAhybridmodelfortrafficflowforec