利用bp神经网络方法预测西湖叶绿素a的浓度

在西湖共设了8个采样点,通过主成分分析选取了最能代表西湖水质状况的7号点(湖心)作为研究对象。根据2000年1月至2001年4月西湖常规监测的水生生态数据,并用插值的方法使其生成足够多的样本数,利用bp人工神经网络,探索其用于西湖水生生态状况(叶绿素a的浓度)的短期变化趋势预测的可行性,从中找出最能反映西湖水生生态状况变化趋势的水质因子用来建立网络。并用3号点的数据来检验网络的泛化性能,发现网络输出值与实际值吻合度较高。结果表明,水温和叶绿素a对未来一周的叶绿素a含量影响最大,以这两者作为输入变量建立的网络简单、快捷,比其他线性数值模拟预测有较大的优势。说明人工神经网络对叶绿素a的预测是一种有效工具,可为西湖富营养化治理提供科学依据。