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浮游植物密度的人工神经网络预测研究
引用本文:沈菲,曲阳,李会民,冯剑丰,王洪礼.浮游植物密度的人工神经网络预测研究[J].海洋技术,2005,24(1):44-47.
作者姓名:沈菲  曲阳  李会民  冯剑丰  王洪礼
作者单位:1. 天津大学,天津,300072
2. 天津市科委,天津,300041
基金项目:国家自然科学基金资助项目 ( 1 0 472 0 77)
摘    要:将人工神经网络模型应用于藻类密度数据的预测计算之中,并利用遗传算法对其网络结构进行优化计算以保证计算结果的准确性且自动确定网络结构,分别对神经网络的“当天模型”和“预测模型”进行了计算。结果显示:几种人工神经网络模型在计算精度以及预测数据的趋势上都有较好的效果,目前国内学者使用的人工神经网络“当天模型”无法对其后数据进行预测,不能起到实际预测的作用,而经过遗传算法优化后的人工神经网络“预测模型”不仅达到了很好的预测效果,而且网络结构简单,适用于浮游植物密度的预测计算。

关 键 词:预测研究  国内  预测效果  数据  趋势  预测模型  保证  人工神经网络  遗传算法  显示
文章编号:1003-2029(2005)01-0044-04
修稿时间:2004年7月22日

The Study on the Prediction of Artificial Neural Network for Phytoplankton's Density
SHEN Fei,QU Yang,LI Hui-min,FENG Jian-feng,WANG Hong-li.The Study on the Prediction of Artificial Neural Network for Phytoplankton''''s Density[J].Ocean Technology,2005,24(1):44-47.
Authors:SHEN Fei  QU Yang  LI Hui-min  FENG Jian-feng  WANG Hong-li
Institution:SHEN Fei 1,QU Yang 2,LI Hui min 1,FENG Jian feng 1,WANG Hong li 1
Abstract:
Keywords:red tide  density of the phytoplankton  artificial neural network  genetic algorithm  prediction
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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