基于改进EMD算法和BP神经网络的SST预测研究.pdf

"基于改进EMD算法和BP神经网络的SST预测研究" 本篇研究论文主要关注基于改进EMD算法和BP神经网络的SST预测研究。该研究的主要目的是为了提高SST预测的精度，解决非平稳非线性序列预测的问题。 1.EMD算法：文中使用了集合经验模态分解（EEMD）和互补集合经验模态分解（CEEMD）方法将SST分解为不同尺度的一系列模态分量（IMF）。EMD算法是一种自适应信号处理技术，能够将复杂的信号分解为有限个固定的模态分量，从而捕捉信号的内在结构。 2.BP神经网络：在文中，作者使用BP神经网络模型对每一个模态分量进行分析预测。BP神经网络是一种常用的神经网络模型，能够学习和模拟复杂的非线性关系。 3.SST预测：文中使用了基于BP神经网络的SST预测方法，该方法将SST分解为不同的模态分量，然后对每个模态分量进行预测，最后将预测结果进行重构得到SST的预测值。 4.非平稳非线性序列预测：本研究的主要贡献在于解决非平稳非线性序列预测的问题。作者使用了CEEMD方法将SST分解为不同的模态分量，然后使用BP神经网络模型对每个模态分量进行预测，最后将预测结果进行重构得到SST的预测值。 5.试验结果：文中提到数值试验的结果表明，CEEMD分解精度比EEMD分解精度高，CEEMD提高了基于BP神经网络的预测精度。系列试验统计分析表明应用这种方法对SST的1年预测是有效的。 6.结论：本研究的结果表明，基于改进EMD算法和BP神经网络的SST预测方法能够提高SST预测的精度，解决非平稳非线性序列预测的问题。该方法可以广泛应用于气候与环境研究、气象预测、海洋科学等领域。 7.应用前景：该研究的结果可以应用于气候与环境研究、气象预测、海洋科学等领域，具有重要的实践价值和前景。 8.结论：本研究的结果表明，基于改进EMD算法和BP神经网络的SST预测方法是一种有效的方法，可以提高SST预测的精度，解决非平稳非线性序列预测的问题。