基于神经网络奇异谱分析的ENSO指数预测

• 作者: 严军 刘健文
• 来源期刊: 大气科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: ENSO指数 神经网络 奇异谱分析 时间序列
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 页码范围: 620-626
• 页数: 7页
• 分类号: P461
• 字数: 5543字
• 语种: 中文

摘要

采用奇异谱分析方法研究了ENSO指数及相关序列, 结果表明奇异谱分析能很好的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, 进行了不同因子组合的预报试验, 预报效果明显优于持续性预报, 超前4季的Nio 3区、 Nio 4区预报相关系数仍高于0.5.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘健文	空军装备研究院航空气象研究所	15	209	9.0	14.0
2	严军	空军装备研究院航空气象研究所	1	9	1.0	1.0