基于EMD的BP神经网络海水温度时间序列预测研究

卢晓亭; 孙勇; 笪良龙; 徐国军

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基于EMD的BP神经网络海水温度时间序列预测研究

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为提高非线性和非平稳海水温度时间序列的预测能力,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode De-composition,简称EMD)的BP神经网络预测方法。该方法首先对原始序列进行经验模态分解,将其分解为多个平稳性得到很大改善的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后对每个本征模态函数进行预测,最后再根据EMD方法的完备性把预测结果相加得出原始序列的预测结果。预测试验结果表明,基于EMD的BP神经网络预测的精度比单纯用BP神经网络预测有很大提高。

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来源
《海洋技术学报》 |2009年第3期|79-82|共4页
作者
卢晓亭; 孙勇; 笪良龙; 徐国军;
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作者单位

海军潜艇学院海军战术水声数据中心;

总参水文气象局;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;海洋调查与观测;
关键词
经验模态分解; BP神经网络; 海水温度时间序列预测; 非平稳性序列;

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