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基于Elman神经网络的水华短期预测模型  
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【会议录名称】 第二十七届中国控制会议论文集 , 2008 年
Proceedings of the 27th Chinese Control Conference
【作者】 吕思颖; 刘载文; 王小艺; 崔莉凤;
【英文论文作者】 Lv Siying 1; Liu Zaiwen 1; Wang Xiaoyi 1; Cui Lifeng 2 1.Beijing Technology and Business University; Information Engineering School; Beijing 100037; P.R.China 2.Beijing Technology and Business University; Chemistry and Environment Engineering School; P.R.China;
【作者单位】 北京工商大学信息工程学院; 北京工商大学化学与环境工程学院;
【会议名称】 第二十七届中国控制会议
【英文会议名称】 The 27th Chinese Control Conference
【会议地点】 中国云南昆明
【主办单位】 中国自动化学会控制理论专业委员会(Technical Committee on Control Theory,Chinese Association of Automation)
【学会名称】 中国自动化学会控制理论专业委员会
【主编】 程代展、李川
【关键词】 Elman神经网络; 水华; 预测模型; 时间积累;
【英文论文关键词】 Elman neural network; Water bloom; Predicting model; Time accumulation;
【论文摘要】 本文分析了水华预测的影响因子,考虑到水华爆发的时间积累特性,提出基于Elman神经网络的水华短期预测模型。使用改进算法的Elman网络建立模型,经过训练和测试,并与BP模型进行比较。结果表明:Elman神经网络预测模型拟合性能好,泛化能力强,预测精度高,可以较好地预测叶绿素的短期变化规律,为水华的短期预测提供了一种有效的方法。
【英文论文摘要】 This paper addresses the problem of predicting water bloom in short-term period.Important factors of water bloom are studied.A short-term predicting model of Elman neural network is presented according to the characteristic of time accumulation.The algorithm of Elman is first improved,and then the predicting model is trained,tested and compared with BP model.Experimental results show that:The short-term change of chlorophyll could be predicted better by Elman predicting model,which is accurate and extensive...
【基金】 北京市高校拔尖创新人才计划项目资助,项目批准号为:200589; 北京市教委科技项目资助,项目批准号为:KM200810011003
【更新日期】 2012-01-11

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