本研究で行った実験では、 まず、 過去の観測データの一番古い日付から観測データを入力する。 観測データは全て自己組織化マップに入力せずに データの途中まで学習させる。 そして、入力したデータの最終日の翌日の天気を予測し、 実際の観測データと比較して気温の予測誤差と降水の有無の適中を 別ファイルに出力させる。 その後、自己組織化マップに入力する日を1日増やして同様の予測をする。 この操作を繰り返して予測を複数回行い、それらの結果を統計的に評価する。
今回の実験では、1997年9月1日から数えて10年間の気象データを入力として、2001日目から4000日までのデータを用いて 気象の予測を行い、その気象予測の結果と実際の観測データとの気温の予測誤差と、 降水の有無の適中率をそれぞれ出力し比較した。