一种自优化RBF神经网络的叶绿素、a浓度时序预测模型

• 作者: 仝玉华 周洪亮 张宏建 黄浙丰
• 来源期刊: 生态学报
• 关键词: RBF神经网络 时间序列 叶绿素a 于桥水库
• 年，卷（期）: 2011,（22）
• 页码范围: 6788-6795
• 分类号: X52|TP183
• 语种: 中文

摘要

藻类水华发生过程具有复杂性、非线性、时变性等特点,其准确预测一直是一个国际性难题.以天津市于桥水库为研究对象,根据2000年1月至2003年12月常规监测的水生生态数据(采样周期为10 d),提出了一种结合时序方法的可自优化RBF神经网络智能预测模型,对判断藻类水华的重要指标叶绿素a浓度进行预测.研究了训练样本量及RBF神经网络扩展速度SPREAD值的可自优化性能,以及该模型用于于桥水库叶绿素a浓度的短期变化趋势预测的可行性.结果表明,预测性能指标随SPREAD值及样本量不同发生变化,该预测模型能自动寻到最优SPREAD值,并发现至少需要约两年的训练样本量才能达到较好预测效果.当样本量为105,SPREAD值为10时,预测效果最好,精度较高,预测值与实测值的相关系数R达到0.982.该方法对水库的藻类水华预警有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宏建	浙江大学控制科学与工程学系	87	1110	19.0	29.0
2	周洪亮	浙江大学控制科学与工程学系	34	295	11.0	15.0
3	仝玉华	浙江大学控制科学与工程学系	1	11	1.0	1.0
4	黄浙丰	浙江大学控制科学与工程学系	1	11	1.0	1.0