生态学报
生態學報
생태학보
ACTA ECOLOGICA SINICA
2004年
2期
246-251
,共6页
BP人工神经网络%短期预测%叶绿素a%西湖
BP人工神經網絡%短期預測%葉綠素a%西湖
BP인공신경망락%단기예측%협록소a%서호
在西湖共设了8个采样点,通过主成分分析选取了最能代表西湖水质状况的7号点(湖心)作为研究对象.根据2000年1月至2001年4月西湖常规监测的水生生态数据,并用插值的方法使其生成足够多的样本数,利用BP人工神经网络,探索其用于西湖水生生态状况(叶绿素a的浓度)的短期变化趋势预测的可行性,从中找出最能反映西湖水生生态状况变化趋势的水质因子用来建立网络.并用3号点的数据来检验网络的泛化性能,发现网络输出值与实际值吻合度较高.结果表明,水温和叶绿素a对未来一周的叶绿素a含量影响最大,以这两者作为输入变量建立的网络简单、快捷,比其他线性数值模拟预测有较大的优势.说明人工神经网络对叶绿素a的预测是一种有效工具,可为西湖富营养化治理提供科学依据.
在西湖共設瞭8箇採樣點,通過主成分分析選取瞭最能代錶西湖水質狀況的7號點(湖心)作為研究對象.根據2000年1月至2001年4月西湖常規鑑測的水生生態數據,併用插值的方法使其生成足夠多的樣本數,利用BP人工神經網絡,探索其用于西湖水生生態狀況(葉綠素a的濃度)的短期變化趨勢預測的可行性,從中找齣最能反映西湖水生生態狀況變化趨勢的水質因子用來建立網絡.併用3號點的數據來檢驗網絡的汎化性能,髮現網絡輸齣值與實際值吻閤度較高.結果錶明,水溫和葉綠素a對未來一週的葉綠素a含量影響最大,以這兩者作為輸入變量建立的網絡簡單、快捷,比其他線性數值模擬預測有較大的優勢.說明人工神經網絡對葉綠素a的預測是一種有效工具,可為西湖富營養化治理提供科學依據.
재서호공설료8개채양점,통과주성분분석선취료최능대표서호수질상황적7호점(호심)작위연구대상.근거2000년1월지2001년4월서호상규감측적수생생태수거,병용삽치적방법사기생성족구다적양본수,이용BP인공신경망락,탐색기용우서호수생생태상황(협록소a적농도)적단기변화추세예측적가행성,종중조출최능반영서호수생생태상황변화추세적수질인자용래건립망락.병용3호점적수거래검험망락적범화성능,발현망락수출치여실제치문합도교고.결과표명,수온화협록소a대미래일주적협록소a함량영향최대,이저량자작위수입변량건립적망락간단、쾌첩,비기타선성수치모의예측유교대적우세.설명인공신경망락대협록소a적예측시일충유효공구,가위서호부영양화치리제공과학의거.
