基于BP神经网络模型的福建海域赤潮预报方法研究

• 作者: 俞秀霞 刘秋凤 李雪丁 杨奇志 罗娟 苏新红 郭民权 金丰军 陈火荣
• 来源期刊: 水产学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经网络模型 赤潮 预报 福建海区
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 页码范围: 1744-1755
• 页数: 12页
• 分类号: X43
• 字数: 5852字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11964/jfc.20170510838

摘要

赤潮往往给渔业生产和人类的生命安全造成极大的危害,但由于赤潮的成因十分复杂,对其进行预报非常困难.本研究收集了福建海区2000年至2016年发生的219个赤潮案例有效数据,应用BP神经网络人工智能模型建立了其与气温、降水、风速、气压和日照5个气象因子的非线性关系,并将这些赤潮案例数据与相应的气象指标按闽东、闽中和闽南3个海区,分别输入模型进行学习、训练与预测.结果显示:1)闽东海区53个训练样本45个预测正确,正确率达84.91%,3个模拟预测样本全部正确;2)闽中海区69个训练样本58个预测正确,正确率达84.06%,4个模拟预测样本全部正确;3)闽南海区85个训练样本的运算预测结果63个正确,正确率74.12%,5个模拟预测样本全部正确,达到预期的结果.研究表明,以气象因子为自变量采用BP神经网络模型对赤潮的发生进行预测是可行的,该方法可为赤潮的预测提供新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏新红		23	126	7.0	10.0
2	刘秋凤		8	74	6.0	8.0
3	陈火荣		6	42	4.0	6.0
4	俞秀霞		2	18	2.0	2.0