基于模糊最近邻聚类学习算法的海水藻类繁殖状态预测研究
为了预报海洋赤潮等灾害的发生，需要监测海水中藻类的繁殖状况。本文通过建立针对海水中叶绿素-a含量的预测模型间接预测海水中藻类的繁殖生长状况。藻类生长受海水中多种环境理化因子的作用和影响，且各种理化因子之间也存在相互关联影响，这类复杂非线性系统很难用机理模型去描述。本文运用基于数据的模糊最近邻聚类学习算法进行海水叶绿素-a含量状态的预测模型构建，并针对采样数据的特点和降低模型阶次的实际需求，设计了改进的模糊最近邻聚类学习算法。实验表明这种方法可以降低模型构造的复杂度，且使模型具有较好的泛化性能，能够有效预测海水中藻类的繁殖生长状况.
叶绿素-a 模糊最近邻聚类 状态预测 泛化性能
李鹏 邬益川
国家海洋局东海标准计量中心,上海 201306
国内会议
南京
中文
146-151
1900-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）