基于概率神经网络与多重分形的海温预测模型

文章提出了一种基于多重分形与概率神经网络相结合的海温预测方法。该方法利用多重分形方法将海温序列挖掘出多个蕴含海温变化信息的时间序列;利用多重分形计算得到的多个时间序列作为概率神经网络的输入因子建立预报模型;利用该预报方法对NINO综合区平均海温进行未来1~3个月的预报实验,结果表明:该方法能较好的实现NINO综合区平均海温的预测,这对厄尔尼诺/拉尼娜现象的监测和预报工作提供了一种新的方法。