基于概率神经网络与多重分形的海温预测模型

发布时间：2018-05-10 22:25

  本文选题：PNN + 多重分形　； 参考：《统计与决策》2017年18期

【摘要】：文章提出了一种基于多重分形与概率神经网络相结合的海温预测方法。该方法利用多重分形方法将海温序列挖掘出多个蕴含海温变化信息的时间序列;利用多重分形计算得到的多个时间序列作为概率神经网络的输入因子建立预报模型;利用该预报方法对NINO综合区平均海温进行未来1~3个月的预报实验,结果表明:该方法能较好的实现NINO综合区平均海温的预测,这对厄尔尼诺/拉尼娜现象的监测和预报工作提供了一种新的方法。
[Abstract]:In this paper, a sea surface temperature prediction method based on multifractal and probabilistic neural network is proposed. In this method, the SST series is mined by multifractal method, and the prediction model is established by using the multiple time series calculated by multifractal method as input factors of probabilistic neural network. Using this method to forecast the mean SST in the NINO integrated area in the next 1 ~ 3 months, the results show that the method can better realize the prediction of the mean SST in the NINO integrated area. This provides a new method for monitoring and forecasting El Nino / La Nina phenomena.
【作者单位】： 广西幼儿师范高等专科学校;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61562008) 广西青年基金资助项目(2013GXNSFBA019227) 广西高校科学研究项目(KY2015LX608)
【分类号】：P731.31;TP183

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本文编号：1871197