基于极限学习机的念坛公园水质预测模型

摘要：

为提高念坛公园的水质管理及决策效果,将极限学习机应用于念坛公园的水质预测中.首先通过皮尔逊相关系数筛选关键变量,然后构建基于极限学习机的水质预测模型,利用训练时间、平均相对误差与均方根误差作为评价指标,并与BP神经网络进行比较,对比指标筛选前后两种模型的预测性能.基于念坛公园水质数据的验证结果表明,极限学习机较BP神经网络的学习算法简易、训练速度更快,并且由于正则化项的加入,使得极限学习机泛化能力加强,更适用于念坛公园水质数据的预测.

关键词：水质预测、神经网络、皮尔逊相关系数、极限学习机

分类号：X832(环境监测)

在线出版日期：2020-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

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