基于PCA的模糊BP网络建模方法在藻类生长状态预测中的应用

• 作者: 张颖
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 主成分分析:模糊BP网络 藻类 状态预测
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 页码范围: 76-79,84
• 分类号: Q178.53|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9498.2011.04.015

摘要

为较好地描述藻类生长受环境中各种理化因子作用和影响的复杂的非线性映射关系,将主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与模糊反向传播(Back Propagation,BP)网络模型算法相结合对藻类生长状态进行预测.该方法可有效降低样本数据的维数,简化模型系统的复杂程度,使模型具有较快的收敛速度和相对较低的维数.实际测试表明,基于PCA的模糊BP网络模型能够较好地应用于针对藻类生长的状态预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张颖	上海海事大学信息工程学院	44	295	11.0	16.0