基于经验正交函数和机器学习的南海海面高度异常预测

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海面高度异常(SSHA)作为重要的海洋要素,对研究海洋温盐剖面、海洋涡旋等海洋动力现象具有重要意义。然而,传统的海洋预测技术存在着预测时效过短、预测过程复杂等诸多问题,现有的机器学习预测方法也只针对几个点或区域进行平均,忽略了很多重要信息。因此,本文提出了一种基于经验正交函数和BP神经网络(一种机器学习方法)的SSHA预测模型(EOF-BPNN)来实现对起报时刻后30天的南海SSHA预测。首先,对1993年1月1日一2013年12月31日的逐日SSHA数据进行距平归一化预处理,构建相关系数矩阵,并对该矩阵
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