基于VMD-LSTM-ELMAN的露天区域氡析出率预测方法

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。