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基于神经网络—奇异谱分析的ENSO指数预测

严军  刘健文  
【摘要】: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ENSO指数的可预报性。在此基础上,提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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