【摘 要】
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准确的预测水华是及时治理水污染及保护水环境的重点,而对水华形成的机理模型的深入研究是准确预测水华的关键所在.在对城市湖库藻类水华形成机理研究基础上,提出了一种基于
【机 构】
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山西大学物理电子学院,北京工商大学计算机与信息工程学院
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准确的预测水华是及时治理水污染及保护水环境的重点,而对水华形成的机理模型的深入研究是准确预测水华的关键所在.在对城市湖库藻类水华形成机理研究基础上,提出了一种基于改进NGM（1,1,k）及BP神经网络的藻类水华预测模型,结合了灰色模型建模所需信息量少及神经网络非线性预测优势,克服了灰色模型预测精度低和BP神经网络所需训练数据多的缺点,可以解决在监测信息有限条件下的藻类水华预测问题.经过实际验证表明,该模型相对神经网络预测精度高,适合应用于城市湖库藻类水华的预测.
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