基于灰色-神经网络的城市湖库水华预测研究

• 作者: 王小艺 王德喜 王晓凯
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 富营养化 灰色理论 BP神经网络 灰色-神经网络 水华预测
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 信号检测、算法与仿真
• 页码范围: 349-353
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3543字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2013.04.014

摘要

准确的预测水华是及时治理水污染及保护水环境的重点,而对水华形成的机理模型的深入研究是准确预测水华的关键所在.在对城市湖库藻类水华形成机理研究基础上,提出了一种基于改进NGM(1,1,k)及BP神经网络的藻类水华预测模型,结合了灰色模型建模所需信息量少及神经网络非线性预测优势,克服了灰色模型预测精度低和BP神经网络所需训练数据多的缺点,可以解决在监测信息有限条件下的藻类水华预测问题.经过实际验证表明,该模型相对神经网络预测精度高,适合应用于城市湖库藻类水华的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓凯	山西大学物理电子学院	41	280	6.0	16.0
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	王德喜	山西大学物理电子学院	1	4	1.0	1.0