《表2 PM2.5各IMF分量平均周期》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于集合经验模态分解和BP神经网络的北京市PM_(2.5)预报研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

对PM2.5每个IMF分量进行频谱分析，得到各IMF分量对应的周期（表2）。可以看出，IMF1和IMF2分别对应4.9和8.6天的周期信号，IMF3和IMF4是月周期信号，IMF5和IMF6是季节尺度的信号，IMF7和IMF8是年际尺度的周期信号。据此，分别将IMF3和IMF4，IMF5和IMF6，IMF7和IMF8以及趋势项r相加，得到3个新的时间序列。将PM2.5浓度的原始时间序列分为5组（表2），分别对应不同的周期，对每组进行BP神经网络单一模型预测，将各组结果相加得到最终预测值。