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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

发布时间:2024-03-22 00:00
  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R2=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。

【文章页数】:8 页

【部分图文】:

图1BP神经网络的训练过程

图1BP神经网络的训练过程

BP神经网络是基于误差反向传播算法的多层前馈型人工神经网络。利用BP神经网络可以对组成前向多层网络的各人工神经元之间的连接权值进行不断地修改,从而使该前向多层网络能够将输入信息接近所期望的输出信息。BP神经网络结构一般包括输入层、隐含层和输出层,同一层的各个神经元之间互不连接,相....


图22009-2018年平潭海域赤潮(a)持续时间的区间比例和(b)最大影响面积的区间比例

图22009-2018年平潭海域赤潮(a)持续时间的区间比例和(b)最大影响面积的区间比例

2009-2018年平潭海域赤潮发生基本情况如表1所示。近10a平潭沿海共发生赤潮14起,其中2012、2013年均发生3起,达到近10a最高。每年平潭海域都会受到赤潮不同程度的影响,年均持续天数达6.4d。但自2013年以来,赤潮总影响面积、发生起数大体上呈现递减趋势。发....


图32013-2017年平潭海域赤潮历史数据主成分分析结果

图32013-2017年平潭海域赤潮历史数据主成分分析结果

赤潮的暴发受各环境因子的综合影响,而叶绿素a含量与浮游植物细胞密度具有相关性,能在一定程度上表征赤潮藻种的生长情况,因此,将各输入指标与叶绿素a之间的关系进行主成分分析(图3),筛选出与叶绿素a相关性较强的影响因子进行模型的演算,以提高模型的演算精度。通过主成分分析可知,气温、水....


图4气温、日照时数、DO作为输入指标的叶绿素a的拟合结果

图4气温、日照时数、DO作为输入指标的叶绿素a的拟合结果

图32013-2017年平潭海域赤潮历史数据主成分分析结果4主要结论



本文编号:3934327

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