基于Elman神经网络的水华短期预测模型

摘要：

本文分析了水华预测的影响因子，考虑到水华爆发的时间积累特性,提出基于Elman神经网络的水华短期预测模型。使用改进算法的Elman网络建立模型，经过训练和测试,并与BP模型进行比较。结果表明:Elman神经网络预测模型拟合性能好，泛化能力强，预测精度高,可以较好地预测叶绿素的短期变化规律，为水华的短期预测提供了一种有效的方法。

关键词： Elman神经网络 水华 预测模型 短期预测

作者: 吕思颖 刘载文 王小艺 崔莉凤

作者单位: 北京工商大学信息工程学院,北京 100037 北京工商大学化学与环境工程学院，北京 100037

会议类型: 国内会议

会议名称: 第27届中国控制会议

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 218-221

在线出版日期: 2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）