水体中叶绿素a含量短周期预测的研究

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通过连续监测数据分别使用线性回归方法和人工神经网络方法建立叶绿素a在短周期内的同步和6步超前预测模型,探讨在短周期内建立叶绿素a含量预测模型的可行性,从而对可能发生的"水华"现象做出前瞻性预测。同时,通过对建立的线性回归模型和人工神经网络模型进行比较,发现人工神经网络在预测精度方面较线性模型有一定优势。
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