यह पत्र एल नीनो दक्षिणी दोलन (ENSO) घटना, एक चुनौतीपूर्ण दीर्घकालिक पूर्वानुमान परिदृश्य, के लिए एक नया समूह पूर्वानुमान मॉडल प्रस्तुत करता है। मौजूदा मल्टी-मॉडल ENSO पूर्वानुमान (MEF) मॉडल दो गहन शिक्षण मॉड्यूल से 80 समूह पूर्वानुमानों का उपयोग करते हैं: एक 3D CNN और एक समय श्रृंखला मॉड्यूल। हालांकि, व्यक्तिगत समूह सदस्यों का भार और मूल्यांकन सीमित है। यह अध्ययन ग्राफ-आधारित विश्लेषण का उपयोग करके 80 समूह सदस्यों के बीच समानता को सीधे मॉडल करता है, समान और सटीक पूर्वानुमानों की पहचान और क्लस्टरिंग करता है। एक समुदाय का पता लगाने की विधि का उपयोग 20 सदस्यों के एक अनुकूलित सबसेट को प्राप्त करने के लिए किया जाता है, जो फिर अंतिम पूर्वानुमान का उत्पादन करने के लिए औसत होते हैं। यह विधि शोर को हटाकर और समूह स्थिरता पर जोर देकर पूर्वानुमान प्रदर्शन में सुधार करती है
