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基于BP人工神经网络平潭海域赤潮叶绿素a浓度模型演算研究
被引量：
9
1
作者
许阳春
张明峰
+3 位作者
苏玉萍
洪颐
苏金洙
陈晶晶
《海洋科学》
CAS
北大核心
2020年第3期34-41,共8页
以福建平潭海域为研究对象、以叶绿素a浓度为输出指标,根据2009-2018年赤潮期数据规律及2013-2017年海洋监测数据主成分分析结果,对拟构建的BP模型进行输入指标筛选,选定结果包括4个气象因子和4个水质因子。基于此结果,对2013-2017年的...
以福建平潭海域为研究对象、以叶绿素a浓度为输出指标,根据2009-2018年赤潮期数据规律及2013-2017年海洋监测数据主成分分析结果,对拟构建的BP模型进行输入指标筛选,选定结果包括4个气象因子和4个水质因子。基于此结果,对2013-2017年的698组海洋监测数据中叶绿素a浓度进行归一化处理并进行模型演算,随机选取80%数据作为演算模型的训练样本,其余进行模型验证。通过交叉变换输入指标,寻求最优的输入节点组合,以气温、溶解氧浓度、日照时长指标为输入参数时,BP模型误差较小(均方根误差为0.05μg/L,平均绝对误差为0.03μg/L),演算结果精度较高(可决系数R^2=0.81)。以上结果表明,气温、溶解氧浓度和日照时长对叶绿素a浓度表征效果较好,可为平潭海域以叶绿素a浓度作为判定指标的赤潮预警研究提供参考。
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关键词
BP人工神经网络
赤潮
叶绿素A浓度
平潭海域
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职称材料
题名
基于BP人工神经网络平潭海域赤潮叶绿素a浓度模型演算研究
被引量：
9
1
作者
许阳春
张明峰
苏玉萍
洪颐
苏金洙
陈晶晶
机构
福建师范大学环境科学与工程
学院
福建省污染控制与资源循环重点实验室
福建师范大学地理科学
学院
法国巴黎高科路桥学院
出处
《海洋科学》
CAS
北大核心
2020年第3期34-41,共8页
基金
国家重点研发计划(2016YFE0202100)
国家自然科学基金(41573075)
+1 种基金
福建省科技厅高校产学合作项目(2017Y4003)
福州市科技局项目(2016-G-68)。
文摘
以福建平潭海域为研究对象、以叶绿素a浓度为输出指标,根据2009-2018年赤潮期数据规律及2013-2017年海洋监测数据主成分分析结果,对拟构建的BP模型进行输入指标筛选,选定结果包括4个气象因子和4个水质因子。基于此结果,对2013-2017年的698组海洋监测数据中叶绿素a浓度进行归一化处理并进行模型演算,随机选取80%数据作为演算模型的训练样本,其余进行模型验证。通过交叉变换输入指标,寻求最优的输入节点组合,以气温、溶解氧浓度、日照时长指标为输入参数时,BP模型误差较小(均方根误差为0.05μg/L,平均绝对误差为0.03μg/L),演算结果精度较高(可决系数R^2=0.81)。以上结果表明,气温、溶解氧浓度和日照时长对叶绿素a浓度表征效果较好,可为平潭海域以叶绿素a浓度作为判定指标的赤潮预警研究提供参考。
关键词
BP人工神经网络
赤潮
叶绿素A浓度
平潭海域
Keywords
BP neural network
red tide
Chlorophyll a concentration
Pingtan coastal zone
分类号
X55 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP人工神经网络平潭海域赤潮叶绿素a浓度模型演算研究
许阳春
张明峰
苏玉萍
洪颐
苏金洙
陈晶晶
《海洋科学》
CAS
北大核心
2020
9
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