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摘要
针对传统预测模型存在的训练数据不足、预测精度有限等问题，研究提出了一种基于机理模型的叶绿素a浓度预测模型（CHLa-BP），该模型基于验证后水动力水质二维耦合模型模拟出的水华潜在高风险区的关键指标数据，结合BP神经网络对湖区叶绿素a浓度进行预测。结果表明：CHLa-BP模型预测出的结果，其训练阶段回归系数为0.918，均方根误差为21.63；测试阶段回归系数为0.880，均方根误差为24.33，均达到较好性能。通过建立的模型联用预测方法，可以有效预测水华发展趋势，协助管理人员提前做好应对措施，为城市河湖精细化管理提供科学依据。
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单位北京市水科学技术研究院
