【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法。
技术介绍
1、时间序列预测法(简称时序预测法)是一种回归预测方法，属于定量预测，其基本原理是:一方面承认事物发展的延续性，运用过去的时间序列数据进行统计分析，推测出事物的发展趋势；另一方面充分考虑到由于偶然因素影响而产生的随机性，为了消除随机波动产生的影响，利用历史数据进行统计分析，并对数据进行适当处理，进行趋势预测。
2、时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列简单序时平均数法举例所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平，如图1所示。
3、其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。
4、随着全球气候变化和人类活动的影响，生态系统正经历着前所未有的变革。遥感技术为我们提供了一种能够实时监控这些变化的手段。但要准确预测生态变化，需要复杂的数据处理和高效的预测模型。传统的时序预测方法往往具有高度的复杂性、非线性和非平稳性，这使得传统的预测方法难以有效应对，在面对生态遥感大数据时，往往存在预测精度低和模型复杂性高的问题。为了解决这些问题，本方案提出了一个基于emd-pso的时序生态遥感预测方法。该方案通过emd(e
5、但是，由于emd和pso各自的特点，所以当他们组合在一起时难免会存在一些缺陷，在目前的应用中可能会出现的缺陷有：
6、(1)局部最优问题：虽然pso是一个全局优化算法，但在某些情况下，它可能陷入局部最优解而不是全局最优解，这会影响预测性能。
7、(2)计算复杂性：emd算法本身的计算复杂性相对较高，尤其是在处理大规模的数据时。当它与pso相结合时，总体的计算负担可能会进一步加重。
8、(3)数据质量和完整性：任何预测模型的性能都受到输入数据质量的限制。如果输入的遥感数据存在缺失或误差，预测结果的准确性和可靠性都可能受到影响。
9、(4)模型泛化能力：由于生态系统的复杂性和动态性，一个基于历史数据训练的模型可能不适应未来的新变化或异常情况。
10、(5)复杂模式捕获：生态遥感数据通常具有复杂的时空模式。单一的emd-pso结合可能不足以捕捉这些模式。
11、值得一提的是，当emd和pso组合在一起后可以很好的解决高度的复杂性、非线性和非平稳性等问题。总的来说，基于emd-pso的时序生态遥感预测方法结合了emd的数据自适应分解能力和pso的全局优化搜索能力，为处理和预测复杂的生态遥感数据提供了一个有力的工具。
技术实现思路
1、本申请正是为了解决上述技术问题而设计的一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法。利用emd方法从时序生态遥感数据中提取出关键的、有代表性的模式和趋势，再使用pso算法来优化这些模式的匹配或预测，找到最佳的参数或模型配置。从而准确预测生态系统的未来变化或状态以达到环境监测、资源管理和生态保护的目的。
2、本申请解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，包括一台具备存储和计算功能的中央处理设备，所述基于emd-pso时序生态遥感预测方法由中央处理设备执行，包括如下步骤：
4、s100:收集数据并对数据进行预处理；
5、s200:采用经验模式对数据进行分解，即将所述步骤s100中预处理后的数据分解成若干个固有模式函数和一个残差；
6、s300:构建预测模型，对所述步骤s200中每一个固有模式函数和残差单独构建预测模型；
7、s400:使用粒子群优化算法对预测模型进行参数优化，即寻找最优的模型参数，减少预测误差；这一策略的目标是寻找模型的最佳参数配置，从而最大程度地减少预测误差，提高模型的预测准确性。粒子群优化算法通过模拟鸟群觅食的行为，寻找问题的最优解。在这种方法中，每一个“粒子”代表了一个可能的模型参数解，通过算法的迭代搜索，这些“粒子”会逐步趋近于最优的参数解，使得预测误差达到最小。这不仅增强了模型的鲁棒性，还为生态遥感预测提供了更加精确和可靠的结果。
8、s500:使用参数优化后的预测模型进行预测，将所有imfs的预测结果和残差预测结果叠加起来，得到最终的预测结果；
9、s600:对所述步骤s500中的最终预测结果进行验证，将预测结果与实际的遥感数据进行比较。
10、所述一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，所述步骤s100中的数据收集包括收集时序生态遥感数据，数据类型包括：植被指数、土壤湿度和温度的多源遥感数据。
11、所述一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，所述步骤s100中的数据预处理是使用基本的数据清洗和预处理方法来处理遥感数据，包括去噪、插值和归一化之一或其组合的方法。
12、所述一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，所述步骤s200中的经验模式分解包括以下步骤：
13、s210:寻找所有局部极值：识别时间序列中所有的局部最大值和最小值；
14、s220:生成包络：使用所有局部最大值插值形成一个上包络，使用所有局部最小值插值形成一个下包络；
15、s230:计算均值：计算上包络和下包络的均值，记为m1；
16、s240:提取细节：从预处理后的数据中减去均值，即h1＝data-m1；其中，data是预处理后的数据；
17、s250:判断h1是否为固有模式函数？如果不是，将h1视为新的数据，返回步骤s210；
18、判断是否为固有模式函数的方法是：如果h1在整个序列中，极值的数量和零交叉点的数量相差不超过1，且在任何时间点，上包络和下包络的均值都是零，则判断其为固有模式函数；
19、s260:如果h1是imf，将h1称为第一个固有模式函数，即imf1＝h1；
20、s270:计算剩余部分：从预处理后的数据中减去imf1，得到剩余部分r1＝data-imf1；
21、s280:计算剩余部分r1，重复s210到s270的过程，继续提取更多的imfn，直到rn满足停止准则；
22、s290:经过多次迭代后，原始的时间序列数据被分解为n个imfn，即：记为imf1、im本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法，包括一台具备存储和计算功能的中央处理设备，其特征在于：所述基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法由中央处理设备执行，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤S100中的数据收集包括收集时序生态遥感数据，数据类型包括：植被指数、土壤湿度和温度的多源遥感数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤S100中的数据预处理是使用基本的数据清洗和预处理方法来处理遥感数据，包括去噪、插值和归一化之一或其组合的方法。
4.根据权利要求1所述的一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤S200中的经验模式分解包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述S280中的停止准则是：当剩余部分rn的振幅小于设定阈值∈或其形态在连续T个点上呈现单调趋势时，停止迭代；其中，∈是一个小的正数，如0.01，表示允许的最小振幅；
6.根据权利要求1所述的一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤S300中预测模型构建的方法是:神经网络构建法或ARIMA模型构建法。
7.根据权利要求1所述的一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤S400中参数优化包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤S400中公式[1]中的参数可根据需要进行调整，包括:对惯性权重w的调整，提高EMD算法的稳定性和鲁棒性；对学习因子c1和c2的调整，提高算法的收敛速度和精度。
9.根据权利要求1所述的一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述S600中的结果验证采用交叉验证方法来评估模型的性能，以减少过拟合问题；所述交叉验证方法包括：k-折交又验证、留一交又验证和时间序列交又验证方法之一或其组合。
10.根据权利要求1所述的一种基于EMD-PSO时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述S600中的结果验证采用引入新的性能评估指标，更全面地评价预测模型的表现，所述新的性能评估指标包括：误差指标、混滑矩阵和分类指标、ROC曲线和AUC值之一或其组合。
...【技术特征摘要】
1.一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，包括一台具备存储和计算功能的中央处理设备，其特征在于：所述基于emd-pso时序生态遥感预测方法由中央处理设备执行，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤s100中的数据收集包括收集时序生态遥感数据，数据类型包括：植被指数、土壤湿度和温度的多源遥感数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤s100中的数据预处理是使用基本的数据清洗和预处理方法来处理遥感数据，包括去噪、插值和归一化之一或其组合的方法。
4.根据权利要求1所述的一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述步骤s200中的经验模式分解包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于emd-pso时序生态遥感预测方法，其特征在于：所述s280中的停止准则是：当剩余部分rn的振幅小于设定阈值∈或其形态在连续t个点上呈现单调趋势时，停止迭代；其中，∈是一个小的正数，如0.01，表示允许的最小振幅；t可以根据数据的具体特点来确定，比如设为时间序列长度的10％。
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