灰色徑向基網絡建模方法及其在水體富營養(yǎng)化預測中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著近年來科學技術的突飛猛進，計算機技術及人工智能技術日新月異，人工神經網絡，作為計算機和人工智能技術高速發(fā)展的產物，其強大的功能已被廣泛的應用于各種復雜系統(tǒng)的逼近擬合和仿真模擬等問題中，并在多方面表現出了極強的適應性。 本研究選取網絡研究中最具有代表性的BP神經網絡和RBF神經網絡，以2000-2001年西湖常規(guī)監(jiān)測的水質參數數據為研究對象，并結合灰色關聯(lián)度分析法和灰色理論等原理，對初始數據進行預處理，篩選出具有代表性的水質參

2、數，作為網絡建模的變量，以水溫、pH等參數作為網絡輸入變量，葉綠素a作為輸出變量建立網絡，并比較三種網絡之間在預測精度、網絡收斂速度等方面的性能。結果表明，與灰色理論相結合的灰色RBF神經網絡表現出了比BP神經網絡和RBF神經網絡更好的數據擬合能力，運用灰色RBF神經網絡來預測短期內杭州西湖水質參數變化時，其模擬值與實際值的誤差較小，說明了灰色RBF神經網絡能夠有效的模擬水體水質參數的變化趨勢，可以為水體富營養(yǎng)化趨勢預測和治理提供科學依

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