基于ARMA-BP集成的藻类叶绿素a预测研究

• 作者: 张娣 景元书 李亚春 温新龙
• 来源期刊: 气象科学
• 学科: 农学
• 关键词: 气象灾害 藻类叶绿素a 主成分分析 BP神经网络 ARMA-BP模型
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 短论
• 页码范围: 312-316
• 页数: 5页
• 分类号: S166
• 字数: 3402字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/2014jms.0022

摘要

藻类叶绿素a浓度是反映太湖水体富营养化程度的重要参数指标.以太湖2010-2011年5-10月旬平均叶绿素a浓度和气象资料数据作为建模样本,通过对气象资料进行主成分分析,得到4种主要气象因子作为输入,建立时间序列ARMA预测模型与BP神经网络预测模型,并对2012年数据进行预测.利用两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势,将叶绿素a数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分.首先用ARMA模型预测序列的线性主体,然后用BP模型对其非线性残差进行估计,最终集成整个序列的预测结果,建立了ARMA-BP预测模型.3种模型的预测效果为ARMA-BP＞BP＞ARMA.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	景元书	南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室	132	1230	19.0	26.0
5	李亚春		30	356	11.0	18.0
6	张娣	南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室	3	8	2.0	2.0
15	温新龙	南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室	3	8	2.0	2.0