一种自优化RBF神经网络的叶绿素、a浓度时序预测模型

摘要：

藻类水华发生过程具有复杂性、非线性、时变性等特点,其准确预测一直是一个国际性难题.以天津市于桥水库为研究对象,根据2000年1月至2003年12月常规监测的水生生态数据(采样周期为10 d),提出了一种结合时序方法的可自优化RBF神经网络智能预测模型,对判断藻类水华的重要指标叶绿素a浓度进行预测.研究了训练样本量及RBF神经网络扩展速度SPREAD值的可自优化性能,以及该模型用于于桥水库叶绿素a浓度的短期变化趋势预测的可行性.结果表明,预测性能指标随SPREAD值及样本量不同发生变化,该预测模型能自动寻到最优SPREAD值,并发现至少需要约两年的训练样本量才能达到较好预测效果.当样本量为105,SPREAD值为10时,预测效果最好,精度较高,预测值与实测值的相关系数R达到0.982.该方法对水库的藻类水华预警有一定的参考价值.

关键词：RBF神经网络、时间序列、叶绿素a、于桥水库

所属期刊栏目：31

分类号：TP3;TP1

资助基金：国家水体污染控制与治理科技重大专项2008ZX07420-004

在线出版日期：2015-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：6788-6795