基于人工神经网络与回归分析的水质预测

被引：4

作者：

李亦芳

程万里

刘建厅

机构：

[1] 华北水利水电学院数学与信息科学学院

来源：

郑州大学学报(工学版) | 2008年 / 01期

关键词：

回归分析; 人工神经网络; 水质预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

P338 [水文预报];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

针对人工神经网络在预测中出现的异常值现象,采用了回归分析模型得到的预测区间来控制异常值现象的方法.并且应用在黄河三门峡河段的水质预测中,氨氮通量预测的网络模型控制前平均精度仅有50.05%,这是因为2006年6月份预测值偏离真实值太大,预测相对误差达到214.88%,超出了回归预测区间,从而影响了整体精度.控制后该月的相对精度为90.08%,平均精度达到80.79%,整体预测精度明显提高.实践表明,该方法对于消除网络模型预测中出现的异常值现象是较为有效的.

引用

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