關鍵詞：集成學習 特征分解 聚類提升 

摘要：海平面上升和極端天氣的增加對人類生活的方方面面都產生了重大影響。預測極端氣候指數(ACI)已成為一個現實而關鍵的研究課題。針對ACI的預測問題,提出了分解-聚類-集成學習方法。首先,采用了綜合經驗模式分解(EEMD),將原始數據分解成若干個分量;然后,利用基于鯨魚優化算法(whale optimization algorithm,WOA)優化的最小二乘支持向量回歸(LSSVM)分別對分量進行預測;最后,利用另一個WOA-LSSVM對每個聚類產生的預測分量進行聚類,得到預測結果。為了研究DCE學習方法的預測性能,比較了ARIMA、BP神經網絡、LSSVM和EEMD-LSSVM-ADD四種模型。比較結果表明,DCE學習方法比其他基準模型具有更好的性能和更小的誤差值。

中南財經政法大學研究生學報雜志要求:

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