数学的实践与认识

2017, (24) 163-171

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基于CEEMD-BP神经网络的海温异常预测研究

李嘉康;李其杰;赵颖;廖洪林;

摘要(Abstract):

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(KeyWords): 海洋表面温度;;互补集合经验模态分解;;BP神经网络;;预测

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作者(Author): 李嘉康;李其杰;赵颖;廖洪林;

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