浙江农业科学
浙江農業科學
절강농업과학
JOURNAL OF ZHEJIANG AGRICULTURAL SCIENCES
2013年
4期
460-463
,共4页
李鹏程%纪晓亮%梅琨%张明华
李鵬程%紀曉亮%梅琨%張明華
리붕정%기효량%매곤%장명화
逐步线性回归%人工神经网络%叶绿素a
逐步線性迴歸%人工神經網絡%葉綠素a
축보선성회귀%인공신경망락%협록소a
通过连续监测数据分别使用线性回归方法和人工神经网络方法建立叶绿素a在短周期内的同步和6步超前预测模型,探讨在短周期内建立叶绿素a含量预测模型的可行性,从而对可能发生的“水华”现象做出前瞻性预测.同时,通过对建立的线性回归模型和人工神经网络模型进行比较,发现人工神经网络在预测精度方面较线性模型有一定优势.
通過連續鑑測數據分彆使用線性迴歸方法和人工神經網絡方法建立葉綠素a在短週期內的同步和6步超前預測模型,探討在短週期內建立葉綠素a含量預測模型的可行性,從而對可能髮生的“水華”現象做齣前瞻性預測.同時,通過對建立的線性迴歸模型和人工神經網絡模型進行比較,髮現人工神經網絡在預測精度方麵較線性模型有一定優勢.
통과련속감측수거분별사용선성회귀방법화인공신경망락방법건립협록소a재단주기내적동보화6보초전예측모형,탐토재단주기내건립협록소a함량예측모형적가행성,종이대가능발생적“수화”현상주출전첨성예측.동시,통과대건립적선성회귀모형화인공신경망락모형진행비교,발현인공신경망락재예측정도방면교선성모형유일정우세.
