BP神经网络在水华短期预测中的应用

摘要：

为解决影响因素多、作用关系复杂的水华预测问题,将BP神经网与水体环境因子的高频实测数据相结合,构建了巢湖水华的短期动态预测模型,该模型准确地预测了每次水华发生的时间,预测值与实际观测值相关系数可达0.6084;在分析BP神经网络自身局限性的基础上,研究了建模过程中输入输出数据预处理、网络结构设计、训练模式选择等问题,给出了水华预测中确定环境因子和建模方案的具体方法.该方法容易移植到其它湖库,提高了模型的实用性和通用性.

关键词：BP神经网络、水华、短期预测模型

所属期刊栏目：32

分类号：X824(环境质量分析与评价)

资助基金：国家"八六三"计划项目2007AA061502,2009AA063005;国家重大科技专项资助项目2009ZX07420-008-005;安徽省自然科学基金项目11040606M26;合肥学院科研发展基金资助项目12KY05ZR;安徽光学精密机械研究所所长基金资助项目Y03AG31144

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：655-660