基于RBF神经网络的EMD方法在海平面分析中的应用
采用径向基函数神经网络法延拓原始数据序列,有效抑制了EMD分解中出现的端点发散效应,从而实现准确的EMD分解.利用该方法对中国近海验潮站的月平均海平面资料进行处理,分解得到的内在模函数分量代表了海平面各种周期性变化.通过EMD分解得到的总体自适定趋势项为非线性变化,比以往趋势项提取方法更有优势,它反映了在资料长度内海平面的长期升降情况.数据序列越长,该方法所能分解出来的IMF成分越多,可分辨的频率越小.
作 者： 顾小丽 李培良 谭海涛 张婷婷 李磊 王雪竹 于宜法 作者单位： 顾小丽,李培良,张婷婷,李磊,王雪竹,于宜法(中国海洋大学海洋环境学院,青岛,266100)谭海涛(中海石油研究中心,北京,100027)
刊 名： 海洋与湖沼 ISTIC PKU 英文刊名： OCEANOLOGIA ET LIMNOLOGIA SINICA 年，卷(期)： 2009 40(5) 分类号： P731 关键词： EMD 径向基函数 IMF分量 海平面变化