【摘 要】
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为了确定合理数据处理策略,以提高基于神经网络的叶绿素a含量预测精度。采用了7种数据处理方案和5种神经网络输入参数组合,研究不同数据处理策略对叶绿素a含量预测精度的影响
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51709153)
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为了确定合理数据处理策略,以提高基于神经网络的叶绿素a含量预测精度。采用了7种数据处理方案和5种神经网络输入参数组合,研究不同数据处理策略对叶绿素a含量预测精度的影响。结果表明:数据处理可有效提高基于神经网络的水体中叶绿素a含量预测精度,不同数据处理策略得到的主成分不同,对预测精度的提高程度不同。在输入参数数量相同情况下,以格拉布斯准则处理异值点,再采用局部多项式回归进行数据平滑所得的神经网络预测精度最高。4个输入参数情况下,预测精度在进行数据处理后最高可达到0.986,比采用原始数据提高23.25%。
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