一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法技术

本申请公开了一种基于EMD‑PSO时序生态遥感预测方法，包括一台具备存储和计算功能的中央处理设备，所述基于EMD‑PSO时序生态遥感预测方法由中央处理设备执行，包括如下步骤：收集数据并对数据进行预处理，采用经验模式对数据进行分解，构建预测模型，使用粒子群优化算法对预测模型进行参数优化，使用参数优化后的预测模型进行预测，将所有IMFs的预测结果和残差预测结果叠加起来，得到最终的预测结果，对预测结果进行验证，将预测结果与实际的遥感数据进行比较。本发明专利技术的有益效果是：与现有技术相比基于EMD‑PSO的时序生态遥感预测方法具有适应性强、可扩展性好和预测更高效、更准确的特点；该方法可以更快速地找到最佳模型参数，从而节省计算资源。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法。

技术介绍

1、时间序列预测法(简称时序预测法)是一种回归预测方法，属于定量预测，其基本原理是:一方面承认事物发展的延续性，运用过去的时间序列数据进行统计分析，推测出事物的发展趋势；另一方面充分考虑到由于偶然因素影响而产生的随机性，为了消除随机波动产生的影响，利用历史数据进行统计分析，并对数据进行适当处理，进行趋势预测。

2、时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列简单序时平均数法举例所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平，如图1所示。

3、其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。

4、随着全球气候变化和人类活动的影响，生态系统正经历本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法，包括一台具备存储和计算功能的中央处理设备，其特征在于：所述基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法由中央处理设备执行，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤S100中的数据收集包括收集时序生态遥感数据，数据类型包括：植被指数、土壤湿度和温度的多源遥感数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤S100中的数据预处理是使用基本的数据清洗和预处理方法来处理遥感数据，包括去噪、插值和归一化之一或其组合的方法。...

【技术特征摘要】

1.一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，包括一台具备存储和计算功能的中央处理设备，其特征在于：所述基于emd-pso时序生态遥感预测方法由中央处理设备执行，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤s100中的数据收集包括收集时序生态遥感数据，数据类型包括：植被指数、土壤湿度和温度的多源遥感数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤s100中的数据预处理是使用基本的数据清洗和预处理方法来处理遥感数据，包括去噪、插值和归一化之一或其组合的方法。

4.根据权利要求1所述的一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤s200中的经验模式分解包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述s280中的停止准则是：当剩余部分rn的振幅小于设定阈值∈或其形态在连续t个点上呈现单调趋势时，停止迭代；其中，∈是一个小的正数，如0.01，表示允许的最小振幅；t可以根据数据的具体特点来确定，比如设为时间序列长度的10％。

6...

【专利技术属性】
技术研发人员：施金妹，
申请(专利权)人：海南科技职业大学，
类型：发明
国别省市：