灰色徑向基網(wǎng)絡(luò)建模方法及其在水體富營(yíng)養(yǎng)化預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、隨著近年來(lái)科學(xué)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，計(jì)算機(jī)技術(shù)及人工智能技術(shù)日新月異，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)高速發(fā)展的產(chǎn)物，其強(qiáng)大的功能已被廣泛的應(yīng)用于各種復(fù)雜系統(tǒng)的逼近擬合和仿真模擬等問(wèn)題中，并在多方面表現(xiàn)出了極強(qiáng)的適應(yīng)性。 本研究選取網(wǎng)絡(luò)研究中最具有代表性的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以2000-2001年西湖常規(guī)監(jiān)測(cè)的水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度分析法和灰色理論等原理，對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，篩選出具有代表性的水質(zhì)參

2、數(shù)，作為網(wǎng)絡(luò)建模的變量，以水溫、pH等參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入變量，葉綠素a作為輸出變量建立網(wǎng)絡(luò)，并比較三種網(wǎng)絡(luò)之間在預(yù)測(cè)精度、網(wǎng)絡(luò)收斂速度等方面的性能。結(jié)果表明，與灰色理論相結(jié)合的灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出了比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好的數(shù)據(jù)擬合能力，運(yùn)用灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)短期內(nèi)杭州西湖水質(zhì)參數(shù)變化時(shí)，其模擬值與實(shí)際值的誤差較小，說(shuō)明了灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效的模擬水體水質(zhì)參數(shù)的變化趨勢(shì)，可以為水體富營(yíng)養(yǎng)化趨勢(shì)預(yù)測(cè)和治理提供科學(xué)依