【摘 要】
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海洋表面温度（Sea Surface Temperature,SST）具有非平稳、非线性的特征,直接将处理平稳数据序列的方法应用到非平稳非线性特征明显的序列上显然是不合适的,预测的误差将会很大
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海洋表面温度（Sea Surface Temperature,SST）具有非平稳、非线性的特征,直接将处理平稳数据序列的方法应用到非平稳非线性特征明显的序列上显然是不合适的,预测的误差将会很大。为了提高预测精度,更好地解决非平稳非线性序列预测的问题,本文以东北部太平洋（40°N～50°N、150°W～135°W）区域的月平均海洋表面距平温度为例,首先分别应用集合经验模态分解（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（I
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