[发明专利]基于BP神经网络的水体中叶绿素a浓度预测方法有效
| 申请号： | 200710150185.4 | 申请日： | 2007-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN101158674A | 公开（公告）日： | 2008-04-09 |
| 发明（设计）人： | 赵乐军;李贺;刘春光;王秀朵;庄源益 | 申请（专利权）人： | 天津市市政工程设计研究院 |
| 主分类号： | G01N33/18 | 分类号： | G01N33/18;G06F17/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 | 代理人： | 江镇华 |
| 地址： | 300051*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于BP神经网络的水体中叶绿素a浓度预测方法，包括如下步骤：(1)获取被测水体中叶绿素a及对其有影响的其他相关水质指标的值作为检测数据；(2)建立误差反向传播神经网络；(3)对神经网络进行训练和测试；(4)利用通过测试的神经网络来预测水体中叶绿素a浓度。对叶绿素a有影响的其他水质是指：氨氮、总氮、总磷、正磷酸盐、高锰酸盐指数、温度、溶解氧、pH、悬浮物、五日生化需氧量。步骤(1)还包括对叶绿素a及其他10个水质指标的数据归一化到－1和+1之间的归一化过程。神经网络包括一个输入层、一个中间层和一个输出层。本发明只需进行有限次试验，就可以建立有关叶绿素预测模型，通过计算机仿真试验，科学预测，能够准确、快速地预测河流中叶绿素。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 水体 叶绿素 浓度 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP神经网络的水体中叶绿素a浓度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取被测水体中叶绿素a及对其有影响的其他相关水质指标的值作为检测数据；(2)建立误差反向传播神经网络；(3)对神经网络进行训练和测试；(4)利用通过测试的神经网络来预测水体中叶绿素a浓度。
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