【摘 要】
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为准确预测水质变化规律,利用一种基于时间序列的神经网络水质参数模型预测方法,将时间序列预测方法与神经网络非线性建模方法相结合,通过时间序列的历史数据揭示特定水环境
【机 构】
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山东省科学院海洋仪器仪表研究所山东省海洋环境监测技术重点实验室;
【基金项目】
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国家海洋局公益性专项基金资助项目(201205035);科技部国际合作基金资助项目(2009DFB20610)
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为准确预测水质变化规律,利用一种基于时间序列的神经网络水质参数模型预测方法,将时间序列预测方法与神经网络非线性建模方法相结合,通过时间序列的历史数据揭示特定水环境中水质参数随时间变化的规律,再利用神经网络的强非线性和自适应学习能力来预测未来的水质参数变化趋势,并用南津关水质自动监测站的监测数据验证了该方法的有效性。
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