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基于主成分分析与模糊BP方法的藻类繁殖状态预测
被引量：
3
1
作者
张颖
李彩娟
邵惠鹤
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期785-789,共5页
将主成分分析(PCA)与模糊反向传播(BP)网络建模方法相融合,提出了PCA-模糊BP方法并用于藻类繁殖状态的预测,建立了叶绿素a含量的预测模型.采用PCA对各类采集数据进行预处理,并将PCA所得各理化因子作为模糊BP网络的输入变量,叶绿素a的含...
将主成分分析(PCA)与模糊反向传播(BP)网络建模方法相融合,提出了PCA-模糊BP方法并用于藻类繁殖状态的预测,建立了叶绿素a含量的预测模型.采用PCA对各类采集数据进行预处理,并将PCA所得各理化因子作为模糊BP网络的输入变量,叶绿素a的含量作为模糊BP网络的输出变量,经过学习训练,获得藻类繁殖状态的预测模型.结果表明,PCA-模糊BP方法降低了各类输入样本数据之间的相关性和模型系统的维数,加快了模糊BP网络的收敛速度,其与典型BP神经网络模型相比,具有更快的计算速度和更高的预测精度,能够较好地预测海洋藻类繁殖的生长状况.
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关键词
主成分分析
模糊
bp
网络模型
叶绿素A
状态预测
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职称材料
题名
基于主成分分析与模糊BP方法的藻类繁殖状态预测
被引量：
3
1
作者
张颖
李彩娟
邵惠鹤
机构
上海海事大学信息工程学院
上海交通大学自动化系
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期785-789,共5页
基金
上海海事大学科研基金项目资助(20110036)
文摘
将主成分分析(PCA)与模糊反向传播(BP)网络建模方法相融合,提出了PCA-模糊BP方法并用于藻类繁殖状态的预测,建立了叶绿素a含量的预测模型.采用PCA对各类采集数据进行预处理,并将PCA所得各理化因子作为模糊BP网络的输入变量,叶绿素a的含量作为模糊BP网络的输出变量,经过学习训练,获得藻类繁殖状态的预测模型.结果表明,PCA-模糊BP方法降低了各类输入样本数据之间的相关性和模型系统的维数,加快了模糊BP网络的收敛速度,其与典型BP神经网络模型相比,具有更快的计算速度和更高的预测精度,能够较好地预测海洋藻类繁殖的生长状况.
关键词
主成分分析
模糊
bp
网络模型
叶绿素A
状态预测
Keywords
principal
component
analysis
（PCA）
fuzzy
back
propagation
（
bp
）
network
modelehlorophyll
-a
state
prediction
分类号
X55 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主成分分析与模糊BP方法的藻类繁殖状态预测
张颖
李彩娟
邵惠鹤
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
3
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参考文献
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