基于人工神经网络与回归分析的水质预测

• 作者: 刘建厅 李亦芳 程万里
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 回归分析 人工神经网络 水质预测
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 106-109
• 页数: 4页
• 分类号: O212.5|O29
• 字数: 3052字
• 语种: 中文

摘要

针对人工神经网络在预测中出现的异常值现象,采用了回归分析模型得到的预测区间来控制异常值现象的方法.并且应用在黄河三门峡河段的水质预测中,氨氮通量预测的网络模型控制前平均精度仅有50.05%,这是因为2006年6月份预测值偏离真实值太大,预测相对误差达到214.88%,超出了回归预测区间,从而影响了整体精度.控制后该月的相对精度为90.08%,平均精度达到80.79%,整体预测精度明显提高.实践表明,该方法对于消除网络模型预测中出现的异常值现象是较为有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程万里	华北水利水电学院数学与信息科学学院	12	52	4.0	7.0
2	李亦芳	华北水利水电学院数学与信息科学学院	22	67	5.0	7.0
3	刘建厅	华北水利水电学院数学与信息科学学院	16	21	3.0	4.0