基于相空间重构与模糊神经网络的海温垂直分布预测模型

摘要

在海温预报中引入混沌理论,将相空间重构与模糊神经网络相结合,提出了海温垂直建模预测模型.通过相空间重构,把海温时间序列拓展为多维序列,而多维序列包含着各态历经的信息,从而挖掘出了丰富的海温变化空间的信息,有利于模糊神经网络的训练.利用建立好的模糊神经网络模型,较好地对海温的垂直结构进行了建模、训练和预测.实际的预测结果表明,该模型预报精度较高,超前1～5个月的预测值的相对误差均控制在10%以内,预测结果可以为业务工作提供一定的参考与借鉴.