【摘 要】
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为克服常规BP算法在解决非线性函数拟合时泛化能力不强和易于陷入局部最小点的问题,研究了基于贝叶斯推理的BP(Bayesian Back-Propagation,BBP)神经网络,以此构建了一个生态
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为克服常规BP算法在解决非线性函数拟合时泛化能力不强和易于陷入局部最小点的问题,研究了基于贝叶斯推理的BP(Bayesian Back-Propagation,BBP)神经网络,以此构建了一个生态预测模型,并将其应用于西湖富营养化预测。 本研究在西湖共设了8个采样点,通过因子分析选取影响西湖水质的水温等主要因子作为网络的输入变量,7号点(湖心)作为研究对象。结果表明,网络训练集的相关性(R)达0.8867,平均绝对误差(MAE)和平均绝对方差(MSE)分别为15.07和377.4,确证集两组数据的预测精度为3.5%和16.5%。在相同的网络规模和训练误差条件下,BBP网络的泛化能力优于基本BP算法及其它改进BP算法(如提前停止法,ESBP),且收敛速度较快。同时,该网络能解决富营养化多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,对合理制定和实施西湖水质治理具有较高的实用价值。
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