水体中叶绿素a含量短周期预测的研究  

作　　者：李鹏程[1] 纪晓亮[1] 梅琨[1] 张明华[1,2] 

机构地区：[1]温州医学院温州市水域科学与环境生态重点实验室,浙江温州325035 [2]University of California Land,Air and Water Resources Department,davisca95616

出　　处：《浙江农业科学》2013年第4期460-463,共4页Journal of Zhejiang Agricultural Sciences

基　　金：浙江省科技厅重大专项(2008C03009);温州市重大专项(20082780125);温州市科技局对外科技合作交流项目(H20100006)

摘　　要：通过连续监测数据分别使用线性回归方法和人工神经网络方法建立叶绿素a在短周期内的同步和6步超前预测模型,探讨在短周期内建立叶绿素a含量预测模型的可行性,从而对可能发生的"水华"现象做出前瞻性预测。同时,通过对建立的线性回归模型和人工神经网络模型进行比较,发现人工神经网络在预测精度方面较线性模型有一定优势。

关 键 词：逐步线性回归 人工神经网络 叶绿素A 

分 类 号：X52[环境科学与工程—环境工程]