1.一种具有自适应模型结构的潮汐组合预报方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的具有自适应模型结构的潮汐组合预报方法，其特征在于，所述实测数据包括潮汐数据、气象数据和水文数据，所述气象数据包括气压、风力、风向和气温的实测数据，所述水文数据包括水温、降水和盐度的实测数据。
3.根据权利要求1所述的具有自适应模型结构的潮汐组合预报方法，其特征在于，s2中，所述调和常数模型为：
4.根据权利要求1所述的具有自适应模型结构的潮汐组合预报方法，其特征在于，s3中，采用经验模式分解方法对差值进行多尺度分解，公式如下：
5.根据权利要求1所述的具有自适应模型结构的潮汐组合预报方法，其特征在于，s4中，利用动态正交模型选择算法建立变结构神经网络预测模型的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的具有自适应模型结构的潮汐组合预报方法，其特征在于，s4中，获取第二预报结果具体包括如下步骤：
7.根据权利要求1所述的具有自适应模型结构的潮汐组合预报方法，其特征在于，s5中，所述最终预报结果的公式如下：
8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时，执行所述权利要求1至7中任一项权利要求所述的具有自适应模型结构的潮汐组合预报方法。
9.一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器通过所述计算机程序运行执行所述权利要求1至7中任一项权利要求所述的具有自适应模型结构的潮汐组合预报方法。