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| 利用BP神经网络短期预测太湖不同湖区叶绿素a浓度 | |
| 引用本文： | 周露洪,谷孝鸿,曾庆飞,周威明,毛志刚,孙明波.利用BP神经网络短期预测太湖不同湖区叶绿素a浓度[J].水生态学杂志,2012,33(4). |
| 作者姓名： | 周露洪 谷孝鸿 曾庆飞 周威明 毛志刚 孙明波 |
| 作者单位： | 1. 中国科学院南京地理与湖泊研究所 湖泊与环境国家重点实验室,江苏南京210008;杭州达康环境工程有限公司,浙江杭州310058 2. 中国科学院南京地理与湖泊研究所 湖泊与环境国家重点实验室,江苏南京,210008 3. 杭州达康环境工程有限公司,浙江杭州,310058 4. 中国科学院南京地理与湖泊研究所 湖泊与环境国家重点实验室,江苏南京210008;中国科学院研究生院,北京100049 |
| 基金项目： | 江苏省自然科学基金重点项目，环保部环保公益项目科研专项，江苏省水产三项工程项目，中国科学院院地合作项目 |
| 摘 要： | 人工神经网络具有强大的非线性能力,能对复杂的水环境系统中非线性行为进行准确有效地预测。选择太湖典型湖区梅梁湾(4个样点)和湖心区(2个样点)为研究对象,通过对其2006-2008年的常规水质参数进行主成分分析,选择合适的输入因子及最优的网络参数,建立优化的BP神经网络模型,以期实现叶绿素a浓度的月预测。结果表明,梅梁湾的预测值与实测值的平均相对误差为71%,湖心区的预测值与实测值的平均相对误差为39%,2者预测精度均较低,其原因主要与太湖的水动力条件、水文气象及藻型生态系统等因素有关。 |
| 关 键 词： | BP神经网络 太湖 叶绿素a 短期预测 |
Applications of Back Propagation Neural Network for Short-term Prediction of Chlorophyll-a Concentration in Different Regions of Lake Taihu |
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| ZHOU Lu-hong , GU Xiao-hong , ZENG Qing-fei , ZHOU Wei-ming , MAO Zhi-gang , SUN Ming-bo.Applications of Back Propagation Neural Network for Short-term Prediction of Chlorophyll-a Concentration in Different Regions of Lake Taihu[J].Journal of Hydroecology,2012,33(4). | |
| Authors: | ZHOU Lu-hong GU Xiao-hong ZENG Qing-fei ZHOU Wei-ming MAO Zhi-gang SUN Ming-bo |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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