本文選題：PNN + 多重分形��； 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2017年18期

【摘要】：文章提出了一種基于多重分形與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的海溫預(yù)測方法。該方法利用多重分形方法將海溫序列挖掘出多個(gè)蘊(yùn)含海溫變化信息的時(shí)間序列;利用多重分形計(jì)算得到的多個(gè)時(shí)間序列作為概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入因子建立預(yù)報(bào)模型;利用該預(yù)報(bào)方法對NINO綜合區(qū)平均海溫進(jìn)行未來1~3個(gè)月的預(yù)報(bào)實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明:該方法能較好的實(shí)現(xiàn)NINO綜合區(qū)平均海溫的預(yù)測,這對厄爾尼諾/拉尼娜現(xiàn)象的監(jiān)測和預(yù)報(bào)工作提供了一種新的方法。
[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.
【作者單位】： 廣西幼兒師范高等�？茖W(xué)校;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61562008) 廣西青年基金資助項(xiàng)目(2013GXNSFBA019227) 廣西高�？茖W(xué)研究項(xiàng)目(KY2015LX608)
【分類號(hào)】：P731.31;TP183

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本文編號(hào)：1871197