【摘 要】
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本文分析了平潭三十六脚湖2016年1月至2017年5月气象和水质历史数据,以环境因子作为输入参数,叶绿素a浓度作为输出参数,构建了BP人工神经网络模型。从历史样本数据中随机抽取
【机 构】
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福建师范大学环境科学与工程学院,福建省污染控制与资源循环重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFE0202100);国家自然科学基金(No.41573075);福建省科技厅高校产学合作项目(2017Y4003);福州市科技局项目(2016-G-68)
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本文分析了平潭三十六脚湖2016年1月至2017年5月气象和水质历史数据,以环境因子作为输入参数,叶绿素a浓度作为输出参数,构建了BP人工神经网络模型。从历史样本数据中随机抽取80%的数据进行模型演算,剩下20%的数据作为测试数据进行检验。结果表明:以气温、电导率、水温3个指标为输入因子时,模型输出的叶绿素a浓度和监测数据的拟合度达到R 2=0.97,RMSE=0.05μg/L、RSR=0.17,误差较小。2019年3月13日至4月26日对三十六脚湖进行5次采样,将实测的叶绿素a浓度值与模型演算值进行对比
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