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基于BP神经网络的水体叶绿素a浓度预测模型优化研究
基于BP神经网络的水体叶绿素a浓度预测模型优化研究
作者:
全秀峰
刘伟
李飞
蒋定国
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
叶绿素a
BP神经网络
思维进化算法
敏感性分析
优化
摘要:
利用自动监测数据,采用神经网络对水体中叶绿素a含量进行预测,是水体中叶绿素a含量预测的主要手段之一.但受梯度下降法局部搜索的限制,传统BP神经网络模型预测精度和稳定性均存在问题.鉴于此,引入全局搜索的思维进化算法优化BP神经网络权值、阈值,提高叶绿素a预测效率;并采用偏导方法对预测模型输入因子敏感性进行分析,精简模型输入因子.结果 表明:在叶绿素a的BP神经网络预测模型中,引入思维进化算法可显著提高网络训练稳定性和精度,预测精度波动范围从[0.364,0.978]提高至[0.917,0.983],平均预测精度从0.950提高到0.968.利用Dimopoulos敏感性分析将模型输入因子从12因子精简为8因子后,平均预测精度从0.968降至0.962,预测精度波动范围从[0.917,0.983]变为[0.921,0.976],预测模型稳定性更好;在输入因子数目均为8条件下,基于Dimopoulos方法敏感性分析结果筛选出的输入因子组合平均预测精度明显高于基于主成分分析法筛选出的输入因子组合.研究可为基于BP神经网络叶绿素a预测模型输入因子优化提供参考,提高模型预测的稳定性.
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叶绿素a
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内容分析
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引文网络
相关学者/机构
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内容分析
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相关文献总数
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文献信息
篇名
基于BP神经网络的水体叶绿素a浓度预测模型优化研究
来源期刊
南水北调与水利科技
学科
地球科学
关键词
叶绿素a
BP神经网络
思维进化算法
敏感性分析
优化
年,卷(期)
2019,(2)
所属期刊栏目
生态与环境
研究方向
页码范围
81-88
页数
8页
分类号
X824
字数
6573字
语种
中文
DOI
10.13476/j.cnki.nsbdqk.2019.0037
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘伟
三峡大学水利与环境学院
49
206
7.0
13.0
2
李飞
三峡大学水利与环境学院
37
126
6.0
10.0
3
蒋定国
三峡大学水利与环境学院
26
130
7.0
10.0
4
全秀峰
三峡大学水利与环境学院
4
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二级引证文献(0)
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引证文献(2)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
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BP神经网络
思维进化算法
敏感性分析
优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南水北调与水利科技
主办单位:
河北省水利科学研究院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1672-1683
CN:
13-1334/TV
开本:
出版地:
石家庄市泰华街310号
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
4208
总下载数(次)
4
总被引数(次)
23645
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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南水北调与水利科技2019年第4期
南水北调与水利科技2019年第3期
南水北调与水利科技2019年第2期
南水北调与水利科技2019年第1期
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