基于RBF神经网络的EMD方法在海平面分析中的应用

《基于RBF神经网络的EMD方法在海平面分析中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、第40卷第5期海洋与湖沼Vol.40,No.52009年9月OCEANOLOGIAETLIMNOLOGIASINICASep.,2009基于RBF神经网络的EMD方法*在海平面分析中的应用11①21111顾小丽李培良谭海涛张婷婷李磊王雪竹于宜法(1.中国海洋大学海洋环境学院青岛266100;2.中海石油研究中心北京100027)提要采用径向基函数神经网络法延拓原始数据序列,有效抑制了EMD分解中出现的端点发散效应,从而实现准确的EMD分解。利用该方法对中国近海验潮站的月平均海平面资料进行处理,分解得到的内在模函数分量代表了海平面各种周期性变化。通过EMD分解得到的总体自适定趋势项为非线性

2、变化,比以往趋势项提取方法更有优势,它反映了在资料长度内海平面的长期升降情况。数据序列越长,该方法所能分解出来的IMF成分越多,可分辨的频率越小。关键词EMD,径向基函数,IMF分量,海平面变化中图分类号P731近年来,海平面变化对人类生存环境的影响,引变化,解决了资料序列的非平稳非线性问题,分离出起了国际社会和沿海各国政府的高度重视。海平面的各种海平面变化周期,得到海平面的年变率。但该文深入研究对人类掌握海平面变化规律和进行海平面对EMD分解中存在的一个不容忽视的问题——端点科学预测具有重要的理论和现实意义。Barnett(1984)效应未作处理。针对端点效应,Huang等(1998)

3、在提出曾利用本征分析法对海平面变化进行了细致的研究。EMD方法的同时已经开发出一种用特征波对原始信90年代以后陆续有学者提出动态预测模型(黄立人,号进行延拓的方法,但未公布具体的处理方法。朱金1991;田晖等,1993),得到中国沿岸海面变化的线性龙等(2006)提出了正交多项式拟合法,但该方法主要趋势和变化速率。至此,关于海平面的研究大都将趋针对数据量较大的因果信号。邓拥军等(2001)曾采用势项当作线性变化来处理。随后,左军成等(1996)提神经网络法处理Hilbert变换中的边界问题,其所用出的本征分析和随机动态的联合模式和左军成等的是一种单层、单神经元的线性神经网络,延拓效果(1

4、997)应用的灰色系统理论对海平面变化建立了连续有待提高。本文中作者采用径向基函数神经网络延拓函数,关于海平面变化的研究开始考虑趋势项变化法处理EMD分解中的端点问题,有效抑制了端点效速率和加速度。夏华永等(1999)提出了带周期项的海应对信号的扭曲。将这种方法应用于中国海区几十个平面变化灰色分析模型,改进了灰色系统理论在预验潮站的月平均海平面资料的分析,得到更准确的测周期变化显著的月均海平面上精确度不高的问题。海平面周期变化项和非线性变化趋势,为中国沿海以上方法都没有实现海平面变化中各种周期项(尤其海平面长期变化的准确预测提供基础。是长周期项)和趋势项的准确分离。1资料来源及研究方法经

5、验模态分解(EMD)方法是Huang等(1998)提出的分析非线性、非平稳信号的一种新方法。王卫强1.1资料来源等(1999)采用经验模态分解法研究了中国沿岸海平面本文资料来源于中国沿岸47个验潮站(图1)的实*教育部科学技术重点项目，108159号；国家自然科学基金资助项目，40506006号和40676013号；国家重点基础研究发展计划(973)项目，2007CB411807号。①通讯作者:李培良，博士，副教授，E-mail:lpliang@ouc.edu.cn收稿日期:2008-10-05,收修改稿日期:2009-04-145期顾小丽等:基于RBF神经网络的EMD方法在海平面分析中

6、的应用533为内在模函数的判据:T⎡htht()-()2⎤1(-1)kk1SD=∑⎢⎥(3)⎢ht2()⎥t=0⎣1(k−1)⎦如果h1k满足0.2

7、最多一个极值的函数,称为总体自适定趋势(Wuetal,2007),以下文中提到的趋势项都指该总体自适定趋势,不再作具体说明。原始数据序列、IMF分量以及趋势项的关系为n图1中国沿海验潮站x()tc=∑tn+r(5)Fig.1TidestationsofChinaseacoastt=1由于信号长度的限制,信号的两端不能确定是测月平均海平面资料,时间序列长度从17年到48年,极值,那么进行三次样条插值的时候,就使得信号上其中28个站的资