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基于决策树与二分分割算法的BP神经网络在赤潮等级预测中的应用研究
被引量：
10
1
作者
李海涛
刘泰麟
+1 位作者
邵泽东
黄海广
《海洋科学》
CAS
北大核心
2019年第9期34-40,共7页
针对赤潮灾害等级预测难的现状,提出了一种基于C4.5决策树与二分分割算法优化的BP(反向传播)神经网络赤潮等级预测模型。该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择和隐含层节点数量难以确定的问题,通过决策树分类获取最优的属性组合,...
针对赤潮灾害等级预测难的现状,提出了一种基于C4.5决策树与二分分割算法优化的BP(反向传播)神经网络赤潮等级预测模型。该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择和隐含层节点数量难以确定的问题,通过决策树分类获取最优的属性组合,来解决输入参数难以选择的问题;通过"二分分割算法",来解决隐含层节点数难以确定的问题。实验结果表明,该模型在青岛近海海域赤潮灾害等级预测中,预测结果的均方根误差(RMSE)小于传统BP神经网络的预测误差,并且在网络训练时间上有所缩短,预测精度上有所提高,能够获得良好的预测结果,可为赤潮等级预测提供新的解决方法。
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关键词
赤潮灾害等级预测
C4.5决策树算法
二分分割算法
BP神经网络
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职称材料
题名
基于决策树与二分分割算法的BP神经网络在赤潮等级预测中的应用研究
被引量：
10
1
作者
李海涛
刘泰麟
邵泽东
黄海广
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
温州科技职业学院
出处
《海洋科学》
CAS
北大核心
2019年第9期34-40,共7页
基金
青岛市创新创业领军人才(15-07-03-0030)
农业部水产养殖数字农业建设试点项目(2017-A2131-130209-K0104-004)~~
文摘
针对赤潮灾害等级预测难的现状,提出了一种基于C4.5决策树与二分分割算法优化的BP(反向传播)神经网络赤潮等级预测模型。该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择和隐含层节点数量难以确定的问题,通过决策树分类获取最优的属性组合,来解决输入参数难以选择的问题;通过"二分分割算法",来解决隐含层节点数难以确定的问题。实验结果表明,该模型在青岛近海海域赤潮灾害等级预测中,预测结果的均方根误差(RMSE)小于传统BP神经网络的预测误差,并且在网络训练时间上有所缩短,预测精度上有所提高,能够获得良好的预测结果,可为赤潮等级预测提供新的解决方法。
关键词
赤潮灾害等级预测
C4.5决策树算法
二分分割算法
BP神经网络
Keywords
red tide disaster grade prediction
C4.5 decision tree algorithm
two-partition algorithm
BP neural network
分类号
X824 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于决策树与二分分割算法的BP神经网络在赤潮等级预测中的应用研究
李海涛
刘泰麟
邵泽东
黄海广
《海洋科学》
CAS
北大核心
2019
10
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