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摘要：本发明提供了一种基于VMD‑LSTM‑ELMAN的露天区域氡析出率预测方法，首先利用VMD将氡析出率历史数据分解为具有不同特征信息的3组分量，再通过选用LSTM模型、ELMAN神经网络模型及正态分布模型进行数据训练与预测，并将影响氡析出的环境因素作为预测指标输入模型，能够更真实地反映环境指标对氡析出的影响，使得模型预测结果能够准确反映氡析出的析出规律，且预测精度高。本发明通过联合采用VMD、LSTM、ELMAN建立氡析出率预测模型，特别考虑了环境指标对于氡析出率影响的滞后效应，将氡析出率数值曲线进行分解并预测其变化趋势，为氡防控与环境治理提供指导。
主权项：1.一种基于VMD-LSTM-ELMAN的露天区域氡析出率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取待预测区域的历史氡析出率监测数据，构成时间序列的原始数据集；S2、将步骤S1的原始数据集进行归一化处理，采用VMD进行模态分解，分解为具有不同特征信息的3组模态分量；S3、将步骤S2的3组模态分量根据特征信息划分，分别对应选择LSTM模型、ELMAN神经网络模型或正态分布模型中的一种进行数据训练与预测；最后将得到的三组预测值按时间序列相加，再进行数据反归一化处理，得到待预测区域的氡析出率预测数值。
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百度查询： 深圳大学 基于VMD-LSTM-ELMAN的露天区域氡析出率预测方法
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