基于人工神經網絡的膠州灣浮游植物生物量模擬

摘要： 文章首先介紹了BP網絡數據標準化、隱層神經元選擇、網絡訓練和有效性檢驗方法.以2003年膠州灣環境監測資料為基礎,建立了多輸入單輸出的3層BP人工神經網絡模型,采用8個水環境因子預測浮游植物生物量(chl a濃度).檢測集樣本網絡預測值與觀測值的相關系數為0.894 3,平均絕對誤差為11.33%.為避免個別網絡輸入初值對輸出的干擾,采取全局靈敏度的方法,分析了各水環境因子變化對浮游植物生物量的相對影響.結果表明,浮游植物生物量對各水環境因子變化響應的敏感系數順序為DO>COD>PO4-P>SST>pH>Oil>DIN>SiO3-Si. 作 者： 石洪華    方國洪    孫玉茗    鄭偉    胡龍   作者單位： 石洪華(國家海洋局第一海洋研究所,青島,266061;中國科學院,海洋研究所,青島,266071)

方國洪,鄭偉(國家海洋局第一海洋研究所,青島,266061)

孫玉茗(中國海洋大學,數學科學學院,青島,266100)

胡龍(復旦大學,數學科學學院,上海,200433) 

期 刊： 水道港口  ISTIC   Journal： JOURNAL OF WATERWAY AND HARBOR  年，卷(期)： 2010, 31(5)  分類號： X172 TP183  關鍵詞： 人工神經網絡    模擬    全局靈敏度分析    膠州灣   

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