Ook EPS is gebaseerd op rekenwerk door computers. Maar hier komt meteen het verschil van EPS ten opzichte van prikwaarde-modellen naar voren. Een prikwaarde-model maakt voor een bepaald gebied over een bepaalde tijd één verwachting. Bij een EPS-model worden (voor hetzelfde gebied over dezelfde tijd) niet één enkele verwachting, maar meerdere weersverwachtingen tegelijk gemaakt.
Het gevolg zijn meerdere weerprognoses in plaats van eentje. Deze prognoses worden vervolgens met elkaar vergeleken. Een EPS-uitvoer biedt, doordat er meerdere verwachtingen worden gemaakt, ruimte voor correcties, feedback en aanpassingen. Dit is mogelijk omdat omdat de uitvoer van een EPS-model geen glashard ja of nee is zoals bij prikwaardes. EPS-modellen geven hun uitvoer weer in kansen. Dat betekent dat er behalve “ja” of “nee” ook dingen als “alleen als”, “pas wanneer” en “tussen die en die tijd” mogelijk zijn. Dit maakt EPS-modellen veelzijdiger en handiger dan modellen die maar één verwachting draaien.
Zoals gezegd maakt een EPS-model meerdere verwachtingen tegelijkertijd voor hetzelfde gebied. Bijvoorbeeld 10 verwachtingen per keer. Maar als je 10 keer exact dezelfde gegevens invoert, krijg je 10 keer exact dezelfde uitkomst. Zodat eventuele fouten nog steeds invloed zullen hebben. Daarom worden de 10 inputs allemaal een klein beetje verschillend gemaakt.
Licht vertroebeld als het ware. ‘Verstoord’ heet dit. Hierin zit de clou van het hele EPS-systeem. De huidige meetgegevens gaan hier 10 keer het model in, maar 9 keer wordt bewust een bepaalde verstoring aan de data toegevoegd. Het klinkt gek. Een verstoring toevoegen juist om andere verstoringen te reduceren. Maar bij kunstmatig toegevoegde verstoringen weten we waar die zit. Bij de kapotte luchtvochtigheidsmeter weten we dat niet. Men weet immers niet dat die kapot is en een foute waarde doorgeeft. Bij een verstoorde input weten we dat wel. We weten dat we een input verstoord hebben en we weten ook waarmee.