小波神经网络在北京河湖水华预测中的应用

被引：8

作者：

吴巧媚 ^{[1
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刘载文 ^{[1
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王小艺 ^{[1
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崔莉凤 ^{[2
]}

连晓峰 ^{[1
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许继平 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京工商大学信息工程学院

[2] 北京工商大学化学与环境工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2010年 / 12期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

水华预测; 小波分析; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

X832 [水质监测]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

0804 ; 082803 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对不同季节水华生长的不同特点,在对水华生长规律研究的基础上,运用小波分析对表征水华的叶绿素信号进行降噪处理,建立一种结合小波变换与神经网络相结合的水华预测模型(WANN模型),该模型既有神经网络的自学习能力特性,又有小波的局部特性,并将其应用到北京夏季河湖水华预测中。通过小波多分辨率分析,对样本包含的信息进行充分挖掘,提取反映其变化规律的成分,有效避免了原始数据中噪声对网络的干扰,提高网络的性能,WANN模型预测结果与BP网络预测结果对比,具有较高的预测能力,从而获得相对理想的预测效果。

引用

页码：233 / 235

页数：3

共 14 条

[1] 基于神经网络的北京市水体水华短期预报系统 [J].