基于时间序列神经网络的水质预测方法研究

摘要：

海水水质受特定海域内水文、气象、动力和人类活动等诸多因素影响，各种参数相互关联，很难进行机 理描述。本文基于国际海洋生态安全黄海监测示范站获得的大量数据，将传统基于时间序列的预测思想与先进的 神经网络非线性建模方法相结合，通过不断更新学习最近的连续观测数据并掌握其发展规律，对未来的观测数据 进行滚动预测。经国际海洋生态安全黄海监测示范站的观测数据验证，该预测方法能够有效预测水质参数的大范 围变化。

关键词： 环境学 水质 预测 时间序列 神经网络

作者: 张颖颖 侯广利 刘岩 范萍萍

作者单位: 山东省海洋环境监测技术重点实验室，山东省科学院海洋仪器仪表研究所，山东青岛266001

会议类型: 国内会议

会议名称: 2012年度气象水文海洋仪器学术交流会

会议地点: 浙江舟山

会议语种:中文

页码: 241-244

在线出版日期: 2012-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）