《表3 试验1预测指标：基于多种信号分解的台风风速多步预测》

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《基于多种信号分解的台风风速多步预测》

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模型1为PSO-LSSVM；模型2为EEMD-PSO-LSSVM；模型3为CEEMDAN-PSO-LSSVM；模型4为LMD-PSO-LSSVM；模型5为WPD-PSO-LSSVM；模型6为EWT-PSO-LSSVM；模型7为VMD-PSO-LSSVM；模型8为RPCA-PSO-LSSVM；模型9为SVD-PSO-LSSVM

2）采用基于频域信息进行信号分解的EWT和VMD方法能显著提高预测精度，并随着预测步数的增加保持稳定的效果，但这两种方法涉及参数较多，对不同的信号和预测模型仍需要调整参数。