基于小波分析与BP神经网络的西湖叶绿素a浓度预测模型

• 作者: 卢志娟 朱玲 汪勇 裴洪平
• 来源期刊: 生态学报
• 关键词: 小波分析 BP神经网络 Chl-a 短期预测 杭州西湖
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 页码范围: 4965-4973
• 页数: 9页
• 分类号: Q178.15|Q945
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0933.2008.10.042

摘要

小波神经网络是基于小波分析理论所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络.选择合适的小波基和分解尺度对西湖水体Chl a进行小波分析,将原序列分解成一个低频概貌分量和多个高频细节分量,再通过BP网络建立西湖叶绿素a浓度短期预测模型Ⅰ和模型Ⅱ.模型Ⅰ将小波分析去除高频细节信息后的低频概貌部分作为输入变量预测Chl a含量;模型Ⅱ则对低频部分和高频部分分别进行预测,最后汇总各分网络输出得到最终结果.对确证集预测时,模型Ⅰ的平均误差为4 4%,模型Ⅱ仅为1.9%,且误差范围较模型Ⅰ小,表明模型Ⅱ具有较高的预测精度和稳定性.最后运用模型Ⅱ进行水质预测,预测值与实际值的平均相对误差为6.4%,并选取3号点(中山码头)进行模型的泛化,平均相对误差为6.9%,取得了较理想的预测效果,说明小波神经网络能成功预测西湖水体中Chl a含量的短期变化趋势,为西湖水质管理提供科学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪勇		6	117	4.0	6.0
2	朱玲		7	73	4.0	7.0