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基于BP神经网络的表层悬浮物浓度预测模型
1
作者
胡田
李贤哲
于徐华
《上海船舶运输科学研究所学报》
2016年第2期72-76,共5页
悬浮物浓度是海洋沉积动力学领域中的重要参数,对其进行准确预测及定量研究绿潮爆发期间悬浮物所带来的影响具有重要意义。将BP(Back Propagation)神经网络应用于表层悬浮物浓度的预测中:将流速、水深、波高、温度、盐度及风速等影响悬...
悬浮物浓度是海洋沉积动力学领域中的重要参数,对其进行准确预测及定量研究绿潮爆发期间悬浮物所带来的影响具有重要意义。将BP(Back Propagation)神经网络应用于表层悬浮物浓度的预测中:将流速、水深、波高、温度、盐度及风速等影响悬浮物浓度的因素作为BP神经网络的输入单元,通过对苏北近岸海域进行调查,获取用于训练和预测的数据,建立表层悬浮物浓度的BP神经网络预测模型。将预测结果与多因子逐步回归拟合结果进行比较,得到逐步回归预测结果的平均相对误差为24.13%,BP神经网络预测结果的平均相对误差仅为13.02%。由此可见,BP神经网络预测结果具有更高的精度,可为苏北近岸海域表层悬浮物浓度的准确预测提供更可靠的途径。
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关键词
BP神经网络
悬浮物浓度
苏北近岸海域
预测
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题名
基于BP神经网络的表层悬浮物浓度预测模型
1
作者
胡田
李贤哲
于徐华
机构
中海环境科技(上海)股份有限公司
出处
《上海船舶运输科学研究所学报》
2016年第2期72-76,共5页
文摘
悬浮物浓度是海洋沉积动力学领域中的重要参数,对其进行准确预测及定量研究绿潮爆发期间悬浮物所带来的影响具有重要意义。将BP(Back Propagation)神经网络应用于表层悬浮物浓度的预测中:将流速、水深、波高、温度、盐度及风速等影响悬浮物浓度的因素作为BP神经网络的输入单元,通过对苏北近岸海域进行调查,获取用于训练和预测的数据,建立表层悬浮物浓度的BP神经网络预测模型。将预测结果与多因子逐步回归拟合结果进行比较,得到逐步回归预测结果的平均相对误差为24.13%,BP神经网络预测结果的平均相对误差仅为13.02%。由此可见,BP神经网络预测结果具有更高的精度,可为苏北近岸海域表层悬浮物浓度的准确预测提供更可靠的途径。
关键词
BP神经网络
悬浮物浓度
苏北近岸海域
预测
Keywords
BP neural network
suspended solid concentration
Subei coastal waters
prediction
分类号
P734.23 [天文地球—海洋化学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BP神经网络的表层悬浮物浓度预测模型
胡田
李贤哲
于徐华
《上海船舶运输科学研究所学报》
2016
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