%0 Journal Article
%T The model of chlorophyll-a concentration forecast in the West Lake based on wavelet analysis and BP neural networks<br>基于小波分析与BP神经网络的西湖叶绿素a浓度预测模型
%A LU Zhi-Juan
%A ZHU Ling
%A PEI Hong-Ping
%A WANG Yong
%A <br>卢志娟
%A 朱玲
%A 裴洪平
%A 汪勇
%J 生态学报
%D 2008
%I 
%X 小波神经网络是基于小波分析理论所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络。选择合适的小波基和分解尺度对西湖水体Chl—a进行小波分析，将原序列分解成一个低频概貌分量和多个高频细节分量，再通过BP网络建立西湖叶绿素a浓度短期预测模型Ⅰ和模型Ⅱ。模型Ⅰ将小波分析去除高频细节信息后的低频概貌部分作为输入变量预测Chl-a含量；模型Ⅱ则对低频部分和高频部分分别进行预测，最后汇总各分网络输出得到最终结果。对确证集预测时，模型Ⅰ的平均误差为4．4％，模型Ⅱ仅为1．9％，且误差范围较模型Ⅰ小，表明模型Ⅱ具有较高的预测精度和稳定性。最后运用模型Ⅱ进行水质预测，预测值与实际值的平均相对误差为6．4％，并选取3号点（中山码头）进行模型的泛化，平均相对误差为6．9％，取得了较理想的预测效果，说明小波神经网络能成功预测西湖水体中Chl—a含量的短期变化趋势，为西湖水质管理提供科学依据。
%K Chl-a<br>小波分析
%K BP神经网络
%K Chl-a
%K 短期预测
%K 杭州西湖
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=90BA3D13E7F3BC869AC96FB3DA594E3FE34FBF7B8BC0E591&jid=FE163E5DB2274E5937319DE98913EC37&aid=93ABD7A8AA3425AEF193EA0AA6C613AA&yid=67289AFF6305E306&vid=D3E34374A0D77D7F&iid=F3090AE9B60B7ED1&sid=E3C0C886C94E0AF3&eid=8007F088706DC6A2&journal_id=1000-0933&journal_name=生态学报&referenced_num=3&reference_num=10