基于BP神经网络的湖泊水体富营养化的短期预测  

Short Term Prediction of Eutrophication in Lake Based on BP Neural Network

作　　者：侯君[1] 姚志红[1] 

机构地区：[1]上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240

出　　处：《实验室研究与探索》2008年第6期38-40,共3页Research and Exploration In Laboratory

基　　金：上海市科委国际合作处资助项目:海洋赤潮及水库;湖泊蓝绿藻爆发的预报预警和监测(052307055)

摘　　要：选用含三层网络结构的BP神经网络来模拟湖泊水体的富营养化状况,通过软件MATLAB编写了BP神经网络训练和测试程序,测试结果表明此方法成功预测水体中叶绿素a的含量的短期变化趋势。A three-layer feedforward learning algorithm was used to model eutrophication process in lake water and the program of learning and testing was simulated by MATLAB. The result of testing shows that the method can successfully forecast the concentration of chlorophyll-a in lake

关 键 词：BP人工神经网络 富营养化 MATLAB 短期预测 叶绿素A 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]