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基于神经网络—奇异谱分析的ENSO指数预测

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采用奇异谱分析方法分析了ENSO指数及相关序列.结果表明,奇异谱分析能很好地对原始序列进行信噪分离,增大了DNSO指数的可预报性.在此基础上,指出了人工神经网络和奇异谱分析相结合的ENSO指数预测方法,并进行了不同的预报试验,预报效果稳定,超前4季的Nino3、Nino4区预报相关系数仍高于0.5.

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来源
《中国气象学会2003年年会》|2003年|983-986|共4页
会议地点北京
作者
严军; 刘健文;
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作者单位

中国气象学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类天气预报;
关键词
ENSO指数; 神经网络; 奇异谱分析; 时间序列; 天气预报; 气候预测;

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