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| 基于CEEMD-BP神经网络的海温异常预测研究 | |
| 作者单位： | ;1.解放军理工大学理学院 |
| 摘 要： | 海洋表面温度(SST)具有非平稳、非线性的特征,对处理和预测造成了很大困难.将互补集合经验模态分解(CEEMD)和BP神经网络相结合,对东北太平洋和赤道中、东太平洋这两区域的月平均海洋表面温度距平序列(SSTA)进行模拟预测研究:首先应用CEEMD方法将SSTA分解为不同尺度的一系列本征模函数(IMFs);再运用BP神经网络对各IMFs进行分析预测;最后将各IMFs预测结果进行重构得到最终SSTA的预测值.数值实验的结果表明,应用CEEMD和BP神经网络对东北太平洋和赤道中、东太平洋的SST预测是有效的. |
| 关 键 词： | 海洋表面温度 互补集合经验模态分解 BP神经网络 预测 |
Sea Surface Temperature Anomaly Forecast Research Based on CEEMD-BP Neural Network |
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