基于电压时序数据的配电台区户变关系智能识别 被引量：18

1

作者 宋玮琼 郭帅 +3 位作者 李冀 刘恒 郭秋婷 胡伟 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期48-55,共8页

为解决低压配电网络户变关系不准确带来的台区线损统计、排查困难等问题,根据电力大数据技术,提出了基于变压器低压侧和用户侧电压时序数据聚类的配电台区户变关系智能识别方法。首先,采用改进的动态时间规整算法计算用户时序电压序列... 为解决低压配电网络户变关系不准确带来的台区线损统计、排查困难等问题,根据电力大数据技术,提出了基于变压器低压侧和用户侧电压时序数据聚类的配电台区户变关系智能识别方法。首先,采用改进的动态时间规整算法计算用户时序电压序列的相似度;其次,提出基于自组织特征映射算法与K-means算法相结合的两阶段聚类方法,结合时序数据相似度实现基于形状的快速聚类,将连接同一变压器同相位下的用户聚成一类,实现台区户变关系的智能识别;最后,利用实际配电网的台区量测数据进行仿真验证和分析,仿真结果证明了本文所提方法的有效性。 展开更多

关键词 低压配电网 户变关系 动态时间规整 自组织特征映射 时序数据聚类

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有监督SOM神经网络在入侵检测中的应用 被引量：15

2

作者 赵建华 李伟华 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第12期110-111,114,共3页

为提高自组织特征映射(SOM)神经网络的分类性能,提出一种有监督SOM神经网络(SSOM)。在输入层和竞争层的基础上增加输出层,根据输入样本的不同预测类别,选取不同的公式调整权值,并训练网络。通过2个权值的组合,实现对样本类别的回归和统... 为提高自组织特征映射(SOM)神经网络的分类性能,提出一种有监督SOM神经网络(SSOM)。在输入层和竞争层的基础上增加输出层,根据输入样本的不同预测类别,选取不同的公式调整权值,并训练网络。通过2个权值的组合,实现对样本类别的回归和统计。基于KDD CUP99入侵检测数据集的实验结果表明,与其他SOM网络相比,SSOM具有更好的分类性能和更高的入侵检测率。 展开更多

关键词 自组织特征映射 神经网络 有监督自组织特征映射 机器学习 回归 入侵检测

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牛栏江污染物源解析与空间差异性分析 被引量：5

3

作者 李发荣 李玉照 +2 位作者 刘永 李晓铭 郭怀成 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1356-1363,共8页

牛栏江-滇池补水是缓解滇池生态用水短缺的重要工程,对牛栏江流域主要污染源与空间差异性的识别分析,将有助于进一步改善牛栏江的水质.采用CFA(对应分析)对牛栏江流域污染源进行解析识别,结果表明流域内TN、NH3-N(氨氮)等污染物主要来... 牛栏江-滇池补水是缓解滇池生态用水短缺的重要工程,对牛栏江流域主要污染源与空间差异性的识别分析,将有助于进一步改善牛栏江的水质.采用CFA(对应分析)对牛栏江流域污染源进行解析识别,结果表明流域内TN、NH3-N(氨氮)等污染物主要来源于嵩明县境内,TP、氟化物等污染物主要来源于寻甸县境内.在CFA分析的基础上,采用HCA(层次聚类分析)和SOM(自组织映射神经网络)对4个监测点、10种污染物指标进行分析,以识别空间分布的差异性和相似性,并且评价各指标的空间分布特征及监测点代表性.结果表明:4个监测点中,TP、氟化物、砷化物、Vph(挥发酚)在寻甸县境内的七星桥污染最严重;TN、NH3-N在牛栏江上游嵩明县境内的四营污染最重.结合流域污染负荷调查可知,寻甸县的磷负荷最大,占流域总负荷的58.73%,七星桥的TP污染贡献大于其他3个监测点,与七星桥TP污染最为严重相符合.该研究结果可为牛栏江流域实施进一步的分段治理提供决策支撑. 展开更多

关键词 对应分析 自组织映射神经网络 来源识别 空间差异

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基于SOM特征映射空间相似度判别的软传感器建模变量选择

4

作者 侯杰 李太福 +1 位作者 余德君 程杨 《运筹与模糊学》 2011年第1期16-21,共6页

针对软传感器建模中存在的信息冗余,提出一种基于自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Mapping,SOM)的变量选择方法。该方法借助SOM简单快速的特征映射能力对数据进行投影,采用虚假最近邻点法(False Nearest Neighbor,FNN)... 针对软传感器建模中存在的信息冗余,提出一种基于自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Mapping,SOM)的变量选择方法。该方法借助SOM简单快速的特征映射能力对数据进行投影,采用虚假最近邻点法(False Nearest Neighbor,FNN)计算某变量删减前后数据在SOM投影空间的相似度,通过相似度来判断其对主导变量的解释能力,由此进行变量的选择。实验结果表明该方法能有效的进行变量选择,为软传感器建模变量选择提供了一种新思路。 展开更多

关键词 变量选择 软传感器建模 som神经网络 特征空间 虚假最近邻点法

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数控加工中基于改进的SOM网络刀具磨损监测技术研究

5

作者 金世佳 《农业科技与装备》 2014年第8期30-32,共3页

介绍人工神经网络的基本概念及在刀具磨损监测中的应用,研究并比较其两种典型网络——BP网络和SOM网络的结构与算法,并对SOM进行改进。通过比较得出:改进的SOM网络在磨损估计方面具有学习速度快、精度高的优点,实际应用价值较大。

关键词 人工神经网络 刀具磨损 自组织特征映射

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无约束手写体数字识别的预处理算法 被引量：4

6

作者 王松 苏辉 夏绍玮 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 1997年第3期243-250,共8页

针对统计分类器提出一种适合于无约束手写体数字识别的预处理算法.根据无约束手写体数字的特征,预处理过程包括字符点阵的非线性规范化处理和笔划粗细调整两部分.非线性规范化过程通过选择适合于手写数字的特征投影函数,然后据此进行特... 针对统计分类器提出一种适合于无约束手写体数字识别的预处理算法.根据无约束手写体数字的特征,预处理过程包括字符点阵的非线性规范化处理和笔划粗细调整两部分.非线性规范化过程通过选择适合于手写数字的特征投影函数,然后据此进行特征密度均衡化加以实现.而笔划粗细调整算法主要通过建立合适的数学模型,然后加以简化和推导得到.仿真实验选择广泛采用的自组织特征映射(SOM)网络分类器.结果表明,新的预处理方法适合统计分类器的要求,大大提高了识别的精度. 展开更多

关键词 手写体数字识别 预处理 字符识别 模式识别 算法

原文传递

云南鸡足山山桂花和野桂花群落的格局与环境解释 被引量：6

7

作者 李韦鸿 杨国栋 +4 位作者 李涌福 王贤荣 从睿 段一凡 朱轶人 《植物资源与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期53-62,共10页

采用经典样地法,在云南鸡足山的山桂花(Osmanthus delavayi Franch.)和野桂花[O. yunnanensis (Franch.) P.S. Green]群落分别设置5和7个样地,对2个群落的物种组成进行调查;采用自组织特征映射网络(SOM)对2个群落的48个样方进行分类,对... 采用经典样地法,在云南鸡足山的山桂花(Osmanthus delavayi Franch.)和野桂花[O. yunnanensis (Franch.) P.S. Green]群落分别设置5和7个样地,对2个群落的物种组成进行调查;采用自组织特征映射网络(SOM)对2个群落的48个样方进行分类,对群落类型及其与环境因子之间的关系进行分析,并采用多元回归树对分类结果进行检验。结果表明:2个群落分布植物68科114属167种,其中,蕨类植物5科8属10种,裸子植物2科2属2种,被子植物61科104属155种,单种科所占比例达39. 7%。山桂花和野桂花在各自群落的乔木层和灌木层中的重要值均较高,伴生种多属壳斗科(Fagaceae)和杜鹃花科(Ericaceae)。物种排序结果显示:高海拔样地以山桂花为优势种,主要伴生种为川滇高山栎(Quercus aquifolioides Rehd. et Wils.)、绒毛杜鹃(Rhododendron pachytrichum Franch.)、火绒草[Leontopodium leontopodioides (Willd.) Beauv.]、亮叶杜鹃(Rhododendron vernicosum Franch.)和银叶杜鹃(Rhododendron argyrophyllum Franch.);低海拔样地以野桂花、滇青冈(Cyclobalanopsis glaucoides Schott.)和华南铁角蕨(Asplenium austrochinense Ching)为优势种,主要伴生种为头状四照花(Cornus capitata Wall.)、大果冬青(Ilex macrocarpa Oliv.)、亮叶杜鹃、银叶杜鹃和黄水枝(Tiarella polyphylla D. Don)。SOM将48个样方划分为6个群落类型,6个群落类型在SOM的拓扑映射图上明显分开且界限明显;海拔、坡度和坡向是影响山桂花群落分布的主要因子,海拔、土壤含水量和坡位是影响野桂花群落分布的主要因子,其中海拔是影响群落类型和分布的最主要因子。多元回归树的分类结果与SOM一致。上述研究结果显示:SOM应用于群落研究可以摆脱传统分类方法的二维限制,揭示群落物种和植物分布与环境因子间的关系,本研究结果为山桂花和野桂花2种中国特有香花植物的群落管理和种质资源保护提供理论参考。 展开更多

关键词 自组织特征映射网络(som) 山桂花 野桂花 群落分类 环境排序

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基于SOM和HMM结合的刀具磨损状态监测研究 被引量：6

8

作者 吕俊杰 王杰 +1 位作者 王玫 吴越 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第13期1531-1535,共5页

针对端面铣刀磨损状态的识别问题,提出了基于自组织特征映射神经网络和隐马尔可夫模型结合的方法。该方法对铣削力信号进行预处理和相关特征提取,用自组织特征映射对信号特征矢量进行量化编码,所得码本作为隐马尔可夫模型的输入向量,分... 针对端面铣刀磨损状态的识别问题,提出了基于自组织特征映射神经网络和隐马尔可夫模型结合的方法。该方法对铣削力信号进行预处理和相关特征提取,用自组织特征映射对信号特征矢量进行量化编码,所得码本作为隐马尔可夫模型的输入向量,分别训练三个不同磨损阶段的隐马尔可夫模型来对未知的刀具磨损状态进行监测与识别。实验结果表明,该方法能够对刀具磨损状态进行准确的识别,对自动化生产具有现实意义。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型(HMM) 自组织特征映射(som) 刀具磨损状态 铣削力

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一种新的自组织神经网络算法 被引量：5

9

作者 黎洪松 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期496-498,共3页

为有效提高矢量量化码书的性能和学习效率,需进一步改进自组织神经网络的学习算法.在分析Kohonen自组织特征映射算法(SOM)的基础上,提出了一种基于频率敏感的自组织特征映射算法(FSOM),并应用到图像矢量量化中,实验表明,FSOM算法具有聚... 为有效提高矢量量化码书的性能和学习效率,需进一步改进自组织神经网络的学习算法.在分析Kohonen自组织特征映射算法(SOM)的基础上,提出了一种基于频率敏感的自组织特征映射算法(FSOM),并应用到图像矢量量化中,实验表明,FSOM算法具有聚类特性好和训练速度快等优点,是一种有效的码书设计算法. 展开更多

关键词 自组织神经网络 自组织特征映射算法 矢量量化 图像编码

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基于优选小波基和模糊SOM网络的模拟电路故障诊断 被引量：4

10

作者 徐志成 王宏 +2 位作者 徐长英 邓芳明 何怡刚 《测控技术》 CSCD 2016年第11期5-8,13,共5页

为了解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难并实现对模拟电路故障模式准确的分类,提出一种优选小波基、模糊理论和自组织特征映射网络(SOM,self-organizing feature map)相结合的模拟电路故障诊断方法。该方法首先对模拟电路故障响应信... 为了解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难并实现对模拟电路故障模式准确的分类,提出一种优选小波基、模糊理论和自组织特征映射网络(SOM,self-organizing feature map)相结合的模拟电路故障诊断方法。该方法首先对模拟电路故障响应信号进行小波分解、提取能量值、均值和方差组成输入特征向量,同时采用余弦分离度评价小波变换在不同小波基函数下获取故障特征的有效性,据此选择余弦分离度最小的小波基分解的特征向量输入到自组织特征映射网络进行故障分类。仿真实验表明,利用余弦分离度选择的最优小波基能有效提高模拟电路故障特征提取,模糊神经网络能对故障模式进行精确分类。 展开更多

关键词 模拟电路 故障诊断 小波基 余弦分离度 自组织特征映射网络

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基于PCA和SOM模型的龙感湖水质时空动态研究 被引量：4

11

作者 肖灵君 王普泽 +4 位作者 熊满堂 叶少文 张堂林 刘家寿 李钟杰 《水生生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1104-1111,共8页

为评估湖泊渔业模式转型阶段水环境的时空动态,选择长江中下游典型湖泊龙感湖为研究地点,于2017—2018年对该湖的黄梅水域和宿松水域进行周年季度水质监测,通过主成分分析(PCA)和自组织特征映射人工神经网络(SOM)模型定量分析了水体理... 为评估湖泊渔业模式转型阶段水环境的时空动态,选择长江中下游典型湖泊龙感湖为研究地点,于2017—2018年对该湖的黄梅水域和宿松水域进行周年季度水质监测,通过主成分分析(PCA)和自组织特征映射人工神经网络(SOM)模型定量分析了水体理化参数的时空变化特征,采用综合营养状态指数法(TLI)对水体富营养化状况进行了评价。PCA分析结果表明,龙感湖宿松水域和黄梅水域的水质差异较小,季节动态明显。全湖氨氮夏季平均浓度高达0.64 mg/L;总氮夏季平均浓度为2.30 mg/L,冬季平均浓度为1.04 mg/L;叶绿素a夏季平均含量达95.28μg/L,秋季平均浓度为28.30μg/L;pH夏季最高,达9.27;总磷冬季最高,平均为0.22 mg/L;TLI指数表明龙感湖除秋季属于轻度富营养水体外,其他3个季节均属于中度富营养状态。SOM模型结果具有可视化强的优点,能够更清晰和直观地反映龙感湖水质的时空分布动态。围栏拆除和禁渔等管理措施有助于湖泊渔业环境修复和资源恢复,建议对渔业模式转型后的湖泊生态系统变化进行长期跟踪监测评估。 展开更多

关键词 湖泊渔业模式转型 水质时空变化 主成分分析(PCA) 自组织特征映射人工神经网络(som) 湖泊生态系统

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苏北平原灌区小水利工程对沟渠水文连通结构的影响 被引量：3

12

作者 吴玉琴 邱春琦 +3 位作者 徐嘉仪 李玉凤 刘红玉 王刚 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1653-1662,共10页

平原灌区的水文情势复杂,且受农村小水利工程及人为管理影响强烈。本研究选取典型平原灌区——苏北阜东灌区作为研究区,构建沟渠网络连通指标及农村小水利工程的影响指标来定量分析水文连通程度,利用自组织特征映射(SOM)分析法,判断小... 平原灌区的水文情势复杂,且受农村小水利工程及人为管理影响强烈。本研究选取典型平原灌区——苏北阜东灌区作为研究区,构建沟渠网络连通指标及农村小水利工程的影响指标来定量分析水文连通程度,利用自组织特征映射(SOM)分析法,判断小水利工程对研究区沟渠网络结构连通性空间异质性的影响。结果表明:阜东灌区各区域水文结构连通差异较大。其中,灌区北部连通性最好,灌区中南部连通性最差。研究区共有876个泵站、633个闸点和2420个涵洞。在没有小水利工程影响时,水文结构连通性极差的行政村共有13个,连通性较好和连通性最好的行政村共48个。在小水利工程的影响下,连通性极差的行政村减为8个,连通性较好和连通性最好的行政村增加为53个。由于闸点和涵洞的影响,阜东灌区共有26个行政村的水文结构连通性变差;由于泵站的影响,39个行政村的水文结构连通性得到改善。 展开更多

关键词 沟渠网络 水文连通性 自组织特征映射 聚类分析 平原灌区

原文传递

基于BP和SOM神经网络的电子鼻识别方法研究 被引量：1

13

作者 陈佩峰 《电脑知识与技术》 2018年第4Z期168-171,共4页

电子鼻是一种模仿生物嗅觉的综合仿真系统,它可以用来辨别许多复杂的样本,其中用于辨别和分析气体化学成分的仿真系统应用较为广泛,而对复杂混合气体的分析判断和定性识别是电子鼻技术应用的重要方面。本文在分析研究电子鼻原理和基本... 电子鼻是一种模仿生物嗅觉的综合仿真系统,它可以用来辨别许多复杂的样本,其中用于辨别和分析气体化学成分的仿真系统应用较为广泛,而对复杂混合气体的分析判断和定性识别是电子鼻技术应用的重要方面。本文在分析研究电子鼻原理和基本构成的基础上,重点运用误差回传神经网络(BP)和自组织特征映射网络(SOM)神经网络进行电子鼻系统的定性识别,对三种气体传感器(一氧化碳CO、二氧化硫SO2、二氧化氮NO2)输出的数据进行了仿真、分析和识别,仿真结果表明这两种方法的识别准确率都能达到100%。并且自组织特征映射网络(SOM)算法的识别能力在整体上要优于误差回传神经网络(BP)算法。 展开更多

关键词 电子鼻 误差回传神经网络(BP)算法 自组织特征映射网络(som)算法 MATLAB仿真

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基于混合时空特征描述子的人体动作识别 被引量：1

14

作者 范晓杰 宣士斌 唐凤 《计算机技术与发展》 2018年第2期98-101,118,共5页

针对基于局部时空特征的行为识别中获取高效兴趣点、合理描述兴趣点及表征运动特征等关键问题,提出一种基于混合时空特征和SOM网络的新的行为识别框架。首先,从输入视频中提取出多尺度的Dollar时空兴趣点,并由时空兴趣点提取用于描述局... 针对基于局部时空特征的行为识别中获取高效兴趣点、合理描述兴趣点及表征运动特征等关键问题,提出一种基于混合时空特征和SOM网络的新的行为识别框架。首先,从输入视频中提取出多尺度的Dollar时空兴趣点,并由时空兴趣点提取用于描述局部运动区域的视频块。然后,提出多向投影的光流直方图(DPHOF)构造方法,并与3D梯度方向直方图(HOG3D)结合描述视频块;利用SOM构造全局视频描述子。最后,用K最近邻(KNN)进行分类。对该方法在KTH和UCF-YT数据集上进行了验证,取得了很好的识别效果。实验结果表明,提出的DPHOF描述符能高效表示时空兴趣点,并优于HOG3D和HOF的描述性,且由SOM构造出的全局视频描述子可以高效地表示视频特征,该方法具有更好的识别结果。 展开更多

关键词 时空兴趣点 3D有向直方图 光流直方图 自组织特征映射

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高等学校教育资源集聚分类的SOM模型及应用

15

作者 万雅奇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第22期228-230,234,共4页

从集聚分类的角度,实证研究高等学校教育资源状况聚类模型,提出教育资源状况的聚类模型并结合实际进行分类。

关键词 高等学校 教育资源 聚类分类 自组织特征映射网络(som)

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基于天气类型聚类识别的光伏系统短期无辐照度发电预测模型研究 被引量：161

16

作者 代倩 段善旭 +3 位作者 蔡涛 陈昌松 陈正洪 邱纯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第34期28-35,共8页

现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,... 现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,建立反传播(back propagation,BP)神经网络的无辐照度发电量短期预报模型。此外,为适应天气突变,采用自组织特征映射(self-organizing feature map,SOM)由云量预报信息对天气类型聚类识别,继而对各天气类型采用相应的预测网络,避免了单神经网络的过拟合问题。通过与含辐照度输入及无天气聚类识别的预测模型做交叉对比实验,预测结果表明,天气类型聚类识别能显著提高预测精度,无辐照度光伏发电量短期预测模型有较高的精度和50%湿度抗扰动性。 展开更多

关键词 光伏发电量短期预测 神经网络 气象因素 自组织特征映射聚类 距离分析

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基于机器学习的变电站设备异常状态数据清洗 被引量：20

17

作者 孟令雯 张锐锋 +1 位作者 李鑫卓 席禹 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2021年第12期79-86,共8页

为准确判断设备运行状态和充分挖掘分析数据价值,本文设计了一种基于密度聚类、无监督学习和时间循环神经网络的设备数据清洗方法。通过双重判据进行异常数据检测,针对变电站多维监测数据中参数间相关性难以确定的问题,采用无监督聚类... 为准确判断设备运行状态和充分挖掘分析数据价值,本文设计了一种基于密度聚类、无监督学习和时间循环神经网络的设备数据清洗方法。通过双重判据进行异常数据检测,针对变电站多维监测数据中参数间相关性难以确定的问题,采用无监督聚类方法对参数间相关性进行简化,得到异常点;再利用自组织特征映射神经网络挖掘符合自回归模型的历史数据的潜在特征,将在线数据随时间动态变化规律用转移概率值表示,确定异常数据类型及发生时间;然后采用时间循环神经网络将异常数据中的“脏数据”修正,并将处理后的数据入库;最后,通过实例验证了方法的可行性,表明该方法能快速检测和处理设备状态数据的各种情况,实现了变电站设备状态数据的实时监控和个性化清洗。 展开更多

关键词 数据清洗 异常检测 自组织特征映射神经网络 长短期记忆神经网络 无监督聚类

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气体传感器阵列信号处理的混合神经网络 被引量：9

18

作者 李啸 闫卫平 郝应光 《传感器技术》 CSCD 2000年第4期20-21,25,共3页

:讨论了基于气体传感器阵列的混合气体识别的信号处理方法 ,将自组织特征映射神经网络与BP神经网络相结合 ,采用先进行气体分类后识别气体组份的方式 ,将传统方法中的全程拟合改为分段拟合 ,降低了算法的复杂性 ,提高了识别率。

关键词 气体传感器 BP神经网络 信号处理

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基于SOM神经网络的风电电子装置故障诊断 被引量：16

19

作者 高宇 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期142-145,共4页

监测可能发生故障的电力电子器件,对电力电子装置的故障进行识别和诊断,以降低电气系统的故障发生率,对于减少风力发电机组运行的故障率,降低风力发电运行维护成本有着重要意义。为此,提出将自组织特征映射神经网络(SOM)应用于风力发电... 监测可能发生故障的电力电子器件,对电力电子装置的故障进行识别和诊断,以降低电气系统的故障发生率,对于减少风力发电机组运行的故障率,降低风力发电运行维护成本有着重要意义。为此,提出将自组织特征映射神经网络(SOM)应用于风力发电机组电力电子装置的故障诊断中。实验结果表明,利用该方法进行风力发电机电力电子装置故障诊断能取得较好的效果,具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 风力发电机组 电力电子装置 som神经网络

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黄渤海海域叶绿素a浓度时空特征分布及影响因子分析 被引量：13

20

作者 赵娜 王霄鹏 +1 位作者 李咏沙 姚凤梅 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第17期7101-7107,共7页

基于2003—2017年黄渤海海域中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)卫星遥感数据,利用自组织映射(self-organizing feature map,SOM)神经网络模型研究叶绿素a浓度(chlorophyll a concentration,Chl... 基于2003—2017年黄渤海海域中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)卫星遥感数据,利用自组织映射(self-organizing feature map,SOM)神经网络模型研究叶绿素a浓度(chlorophyll a concentration,Chl-a)的典型分布模式,分析Chl-a变化趋势,并利用广义加性模型(generalized additive model,GAM)研究其与环境因子的关系。结果表明:黄渤海Chl-a存在明显的季节性变化,7月份浓度最低,为2.41 mg/m^3,4月份浓度最高,为3.43 mg/m^3;Chl-a呈现从近海岸海域向深水海盆逐渐降低的变化趋势;将SOM模型提取的典型模式分为清澈、低浓度、中浓度和高浓度模式,这些模式有效地阐明了2003—2017年黄渤海Chl-a在时间上存在春季高、夏季低的变化趋势,Chl-a高值区主要分布在河流的入海口及近海岸;利用GAM模型发现海表温度(sea surface temperature,SST)、风速与Chl-a之间存在显著的非线性关系,SST、风速对Chl-a变化的解释率为39.3%,SST对Chl-a变化的影响比风速更大;人类活动的增加对黄渤海Chl-a变化也起着重要的作用。 展开更多

关键词 叶绿素a 自组织映射(som)神经网络 广义加性模型(GAM) 海表温度 海表风场 黄渤海

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