人工神经网络预报浮游植物生长趋势的研究

提出用人工神经网络预报赤潮多发海区浮游植物生长趋势,并以１９９８年４～５月大亚湾澳头港实际监测数据为对象,以采样深度、水温、盐度、ｐＨ、ＤＯ、ＣＯＤ、浊度、营养盐、叶绿素ａ、微量元素、总碱度、气温、气压、风速、风向、光照、潮汐、总细胞密度等为参数,试验了工人神经网络的效果。结果表明,人工神经网络可望成为赤潮预报的有效方法。     

大亚湾澳头增养殖区赤潮与环境的关系研究 Ⅰ．浮游植物总生物量与环境因子的关系

根据大亚湾澳头海域增养殖区1997－1999年的赤潮监测数据,采用语差反向传播人工神经网络模型,研究了游游植物总生理量与理化,气象等环境因子的关系,结果表明,水温,盐度,磷酸盐,无机氮,铁,锰,硒,钴,风速,风向等因子影响较大,为准确预测赤潮,选取合理的预报指标提供依据。