| 基于BP神经网络的藻类水华预测模型研究 |
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| 作者姓名： | 张克鑫 陆开宏 朱津永 刘夏松 谢丽凤 |
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| 作者单位： | 宁波大学应用海洋生物技术教育部重点实验室,浙江宁波,315211 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(30771658); 浙江省自然科学基金资助项目(Z505319); 宁波市科技计划项目(2008C50017) |
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| 摘 要： | 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神经网络模型对颤藻生物量预测值与实测值之间拟合程度良好,相关系数达到了0.984,说明BP神经网络模型可以用于水体中藻类水华的短期预测。②通过对构建的BP神经网络模型进行敏感度分析,阐明了宁波大学校内池塘藻类水华的主要驱动因素,并指出控制水体的pH是宁波大学校内池塘藻类水华防治工作的重点。
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| 关 键 词： | BP神经网络 藻华水体 预测模型 颤藻生物量 |
| 收稿时间： | 2010-10-08 |
| 修稿时间： | 2010-12-13 |
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