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BP神经网络在水华短期预测中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
为解决影响因素多、作用关系复杂的水华预测问题,将BP神经网与水体环境因子的高频实测数据相结合,构建了巢湖水华的短期动态预测模型,该模型准确地预测了每次水华发生的时间,预测值与实际观测值相关系数可达0.608 4;在分析BP神经网络自身局限性的基础上,研究了建模过程中输入输出数据预处理、网络结构设计、训练模式选择等问题,给出了水华预测中确定环境因子和建模方案的具体方法.该方法容易移植到其它湖库,提高了模型的实用性和通用性. 相似文献
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BP神经网络水华预测模型的敏感性分析 总被引：3，自引：2，他引：1
敏感性分析能够定量地评价模型输入变量的变化对输出结果产生的影响,是揭示模型蕴含规律的有效途径.本文将敏感分析方法应用于BP神经网络巢湖水华预测模型中,分析结果表明巢湖水华形成受诸多环境因子共同影响,水温、溶解氧、浊度、气温、光照强度等环境因子变化与藻类质量浓度变化相关,其中气温是最大影响因素,相对贡献率达到17.01%;气压的上升则不利用于藻类质量浓度的增加;pH值的上升对藻类质量浓度的影响有正有负. 相似文献
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