【摘 要】
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为了区分神经网络预测模型输入因子敏感性强弱,以探寻水体叶绿素a含量变化的主要影响因素,引入随机化方法,分别采用偏导、连接权值、改进连接权值、百分比扰动及改进扰动方法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51709153),三峡大学学位论文培优基金资助项目(2018SSPY016).
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为了区分神经网络预测模型输入因子敏感性强弱,以探寻水体叶绿素a含量变化的主要影响因素,引入随机化方法,分别采用偏导、连接权值、改进连接权值、百分比扰动及改进扰动方法对叶绿素a含量神经网络预测模型输入因子进行1 000次敏感性分析,以计算结果均值对输入因子敏感性进行评价。结果表明:引入随机化方法后,敏感性分析结果稳定,研究区域pH相对敏感度最高,光照、降雨量、极大风速相对敏感度最小。受输入因子波动范围过大影响,百分比扰动方法与其他敏感性分析方法得到的结论不一致;对扰动方法进行改进,基于输入因子标准差扰动进行
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