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基于RBF神经网络的赤潮预测方法  
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【英文篇名】 Approach to red tide prediction on RBF neural network
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【作者】 李慧; 顾沈明;
【英文作者】 LI Hui; GU Shenming School of Mathematics; Physics and Information Science; Zhejiang Ocean University; Zhoushan; Zhejiang 316000; China;
【作者单位】 浙江海洋学院数理与信息学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2012年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 赤潮; 径向基函数(RBF)神经网络; 环境因子; 赤潮预报;
【英文关键词】 red tide; Radial Basis Function(RBF)neural network; environment factors; red tide prediction;
【摘要】 赤潮是一种由多因素综合作用引发的生态异常现象,具有突发性及非线性等特点。对其进行预测预报一直是海洋科学研究的热点。简要介绍了RBF神经网络的基本原理,探讨了应用该人工神经网络进行赤潮预测的方法。利用RBF神经网络模型对赤潮灾害监测数据进行仿真实验,并对结果进行了分析。
【英文摘要】 Red tide is an anomalous phenomenon and is characterized by abruptness and nonlinearity,so the red tide prediction has been a hotspot in the oceanographic studies.The fundamentals of RBF neural network are briefly introduced,and the application of artificial neural network method to the red tide prediction is discussed.Based on the RBF neural network,the simulation experiments are also illustrated by using red tide monitoring data,and the experimental analysis is also proposed.
【基金】 国家自然科学基金(No.61075120); 浙江省自然科学基金(No.Y5100054); 浙江省科技厅优先主题资助项目(No.2008C13068)
【更新日期】 2012-02-23
【分类号】 TP183;X55
【正文快照】 1引言赤潮通常是指由于海洋环境条件的变化导致浮游生物(微藻、原生动物或细菌)暴发性增殖或高度聚集使局部水体改变颜色的生态异常现象[1-2]。由于引发赤潮的生物种类和数量的不同,水体会呈现出不同的颜色,多为红色或砖红色,也称为红潮,也可以是黄色、绿色、棕色或棕红色。海?

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