【摘 要】
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以湖南镇水库2006-2007年间的监测资料为基础,利用插值和主成分分析法,运用BP人工神经网络方法构建预测模型,探求叶绿素a浓度与总氮、总磷、溶解氧等5项环境因子之间的关系,
【基金项目】
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宁波市自然科学基金;浙江省自然科学基金;国家自然科学基金
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以湖南镇水库2006-2007年间的监测资料为基础,利用插值和主成分分析法,运用BP人工神经网络方法构建预测模型,探求叶绿素a浓度与总氮、总磷、溶解氧等5项环境因子之间的关系,选出最佳预测模型,并对模型进行敏感度分析.结果显示:(1)BP神经网络模型对叶绿素a浓度预测值与实测值之间拟合程度良好,相关系数达到了0.95,说明BP神经网络模型可以用于湖南镇水库水体中叶绿素a浓度的短期预测.(2)通过对构建的BP神经网络模型进行敏感度分析,阐明了湖南镇水库藻类水华的主要驱动因素,并指出有效控制水体的pH值和溶解氧的变化是湖南镇水库藻类水华防治工作的重点.
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