【摘 要】
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海洋保护是实现海洋资源可持续利用的必要途径,而对海水水质的预测则是海洋保护和开发的基础性工作。但是由于海洋水环境的复杂性,基础资料难以获取,导致机理性水质预测模型
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海洋保护是实现海洋资源可持续利用的必要途径,而对海水水质的预测则是海洋保护和开发的基础性工作。但是由于海洋水环境的复杂性,基础资料难以获取,导致机理性水质预测模型建立困难。本文采用最优组合权重的方法,建立了基于BP神经网络模型和灰色GM(1.1)模型的组合模型,并通过Matlab的矩阵运算功能,实现对大量数据的预测,通过浙江岙山海域浮标监测历史数据对组合模型进行验证,最终得出组合模型的预测精度要高于子模型,模型可以用于水质数据预测和分析。
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