过程神经网络水华预测方法研究

• 作者: 刘载文 戴军 李大刚 王小艺 许继平 赵星
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 工学
• 关键词: 水华预测 过程神经网络 变速率学习算法
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 173-176
• 分类号: TP18
• 字数: 3272字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4160.2011.02.011

摘要

水华是水体富营养化的表现,会导致水体透明度下降,溶解氧降低,产生藻毒素,给人类居住环境和人体健康造成很大损害,水华已成为我国水资源保护急需解决的一个重大问题.在深入研究水华形成机理的基础上,通过化工正交实验分析和粗糙集理论,确定温度、溶解氧、叶绿素、氮磷比、总氮和光照作为水华预测的指标,叶绿素作为表征水华产生的指标,提出1种过程神经网络的水华预测模型.该模型将输入函数在给定精度下展开为1组正交基的有限项级数形式,将网络权函数表示为同1组基函数的展开形式,利用基函数的正交性来简化过程神经元对时间聚合运算的复杂性,同时通过变速率学习算法和加入动量项以提高网络的收敛速度,减少训练时所产生的振荡误差等问题.通过实验室数据的仿真,得到预测精确度为83.4%,证明本方法的有效性,为水华的预测提供1种有效途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘载文	北京工商大学计算机与信息工程学院	108	1112	19.0	28.0
2	王小艺	北京工商大学计算机与信息工程学院	108	815	13.0	24.0
3	许继平	北京工商大学计算机与信息工程学院	78	331	10.0	14.0
4	戴军	北京工商大学计算机与信息工程学院	4	42	4.0	4.0
5	李大刚	北京工商大学计算机与信息工程学院	1	10	1.0	1.0
6	赵星	北京工商大学计算机与信息工程学院	1	10	1.0	1.0