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BP神经网络在水华短期预测中的应用被引量：13: 1; 作者殷高方张玉钧 +6 位作者胡丽王志刚肖雪石朝毅于绍惠段静波刘文清《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期655-660,共6页; 为解决影响因素多、作用关系复杂的水华预测问题,将BP神经网与水体环境因子的高频实测数据相结合,构建了巢湖水华的短期动态预测模型,该模型准确地预测了每次水华发生的时间,预测值与实际观测值相关系数可达0.608 4;在分析BP神经网络自... 展开更多; 关键词 bp神经网络水华短期预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

BP神经网络水华预测模型的敏感性分析被引量：8: 2; 作者殷高方张玉钧 +6 位作者胡丽于绍惠肖雪王欢博石朝毅段静波刘文清《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1288-1293,共6页; 敏感性分析能够定量地评价模型输入变量的变化对输出结果产生的影响,是揭示模型蕴含规律的有效途径.本文将敏感分析方法应用于BP神经网络巢湖水华预测模型中,分析结果表明巢湖水华形成受诸多环境因子共同影响,水温、溶解氧、浊度、气温... 展开更多; 关键词水华预测模型 bp神经网络敏感性分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BP神经网络的藻类水华预测模型研究被引量：15: 3; 作者张克鑫陆开宏 +2 位作者朱津永刘夏松谢丽凤《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期53-57,共5页; 以宁波大学校内池塘2009年3—10月间30周的监测数据为基础,运用BP人工神经网络方法构建预测模型,探求颤藻生物量与总氮、总磷、透明度等6项环境因子之间的关系,选出最佳预测模型,并对模型进行敏感度分析。结果显示:①BP神经网络模型对... 展开更多; 关键词 bp神经网络藻华水体预测模型颤藻生物量; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	BP神经网络在水华短期预测中的应用	殷高方张玉钧胡丽王志刚肖雪石朝毅于绍惠段静波刘文清	《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	13	在线阅读下载PDF 职称材料
2	BP神经网络水华预测模型的敏感性分析	殷高方张玉钧胡丽于绍惠肖雪王欢博石朝毅段静波刘文清	《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于BP神经网络的藻类水华预测模型研究	张克鑫陆开宏朱津永刘夏松谢丽凤	《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心	2012	15	在线阅读下载PDF 职称材料