BP神经网络在水华短期预测中的应用

作者：殷高方; 张玉钧; 胡丽; 王志刚; 肖雪; 石朝毅; 于绍惠; 段静波; 刘文清

来源：北京理工大学学报, 2012, (06): 655-660.

DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2012.06.006

• BP神经网络
• 水华
• 短期预测模型 BP neural network
• algal blooms
• short-term forecast model

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0.608 4;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.

• 单位
  合肥学院; 扬州大学; 中国科学院，安徽光学精密机械研究所; 中国科学院安徽光学精密机械研究所