气象科学
氣象科學
기상과학
SCIENTIA METEOROLOGICA SINICA
2015年
3期
312-316
,共5页
张娣%景元书%李亚春%温新龙
張娣%景元書%李亞春%溫新龍
장제%경원서%리아춘%온신룡
气象灾害%藻类叶绿素a%主成分分析%BP神经网络%ARMA-BP模型
氣象災害%藻類葉綠素a%主成分分析%BP神經網絡%ARMA-BP模型
기상재해%조류협록소a%주성분분석%BP신경망락%ARMA-BP모형
Meteorological disaster%Algal chlorophyll "a"%Principal component analysis%BP neural network%ARMA-BP integrated model
藻类叶绿素a浓度是反映太湖水体富营养化程度的重要参数指标.以太湖2010-2011年5-10月旬平均叶绿素a浓度和气象资料数据作为建模样本,通过对气象资料进行主成分分析,得到4种主要气象因子作为输入,建立时间序列ARMA预测模型与BP神经网络预测模型,并对2012年数据进行预测.利用两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势,将叶绿素a数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分.首先用ARMA模型预测序列的线性主体,然后用BP模型对其非线性残差进行估计,最终集成整个序列的预测结果,建立了ARMA-BP预测模型.3种模型的预测效果为ARMA-BP＞BP＞ARMA.
藻類葉綠素a濃度是反映太湖水體富營養化程度的重要參數指標.以太湖2010-2011年5-10月旬平均葉綠素a濃度和氣象資料數據作為建模樣本,通過對氣象資料進行主成分分析,得到4種主要氣象因子作為輸入,建立時間序列ARMA預測模型與BP神經網絡預測模型,併對2012年數據進行預測.利用兩種模型在線性空間和非線性空間的預測優勢,將葉綠素a數據結構分解為線性自相關主體和非線性殘差兩部分.首先用ARMA模型預測序列的線性主體,然後用BP模型對其非線性殘差進行估計,最終集成整箇序列的預測結果,建立瞭ARMA-BP預測模型.3種模型的預測效果為ARMA-BP＞BP＞ARMA.
조류협록소a농도시반영태호수체부영양화정도적중요삼수지표.이태호2010-2011년5-10월순평균협록소a농도화기상자료수거작위건모양본,통과대기상자료진행주성분분석,득도4충주요기상인자작위수입,건립시간서렬ARMA예측모형여BP신경망락예측모형,병대2012년수거진행예측.이용량충모형재선성공간화비선성공간적예측우세,장협록소a수거결구분해위선성자상관주체화비선성잔차량부분.수선용ARMA모형예측서렬적선성주체,연후용BP모형대기비선성잔차진행고계,최종집성정개서렬적예측결과,건립료ARMA-BP예측모형.3충모형적예측효과위ARMA-BP＞BP＞ARMA.
