本文選題：集合經(jīng)驗模態(tài)分解 + 互補集合經(jīng)驗模態(tài)分解��； 參考：《氣候與環(huán)境研究》2017年05期

【摘要】：海洋表面溫度(Sea Surface Temperature,SST)具有非平穩(wěn)、非線性的特征,直接將處理平穩(wěn)數(shù)據(jù)序列的方法應用到非平穩(wěn)非線性特征明顯的序列上顯然是不合適的,預測的誤差將會很大。為了提高預測精度,更好地解決非平穩(wěn)非線性序列預測的問題,本文以東北部太平洋(40°N~50°N、150°W~135°W)區(qū)域的月平均海洋表面距平溫度為例,首先分別應用集合經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)和互補集合經(jīng)驗模態(tài)分解(CEEMD)方法將SST分解為不同尺度的一系列模態(tài)分量(IMF),再運用BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡模型對每一個模態(tài)分量進行分析預測,最后將各IMF預測結果進行重構得到SST的預測值。數(shù)值試驗的結果表明,CEEMD分解精度比EEMD分解精度高,CEEMD提高了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測精度。系列試驗統(tǒng)計分析說明應用這種方法對SST的1年預測是有效的。
[Abstract]:The sea surface temperature (Surface) has the characteristics of nonstationary and nonlinear. It is obviously inappropriate to apply the method of dealing with stationary data series to the sequence with obvious nonstationary nonlinear characteristics, and the prediction error will be very large. In order to improve the prediction accuracy and solve the problem of nonstationary nonlinear series prediction, this paper takes the monthly mean ocean surface anomaly temperature in the northeast Pacific Ocean as an example. Firstly, the SST is decomposed into a series of modal components of different scales by using the methods of set empirical mode decomposition (EEMD) and complementary set empirical mode decomposition (CEEMD), respectively. Then the BP(Back propagation neural network model is used to analyze and predict each modal component. Finally, the IMF prediction results are reconstructed to get the SST prediction value. The results of numerical experiments show that the accuracy of CEEMD decomposition is higher than that of EEMD decomposition, and the prediction accuracy based on BP neural network is improved. The statistical analysis of series experiments shows that this method is effective for 1 year prediction of SST.
【作者單位】： 中國人民解放軍理工大學理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目91530204、41430426~~
【分類號】：P731.31

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本文編號：1821210