大亚湾初级生产力人工神经网络预测模型研究

作者：吴风霞; 李纯厚; 戴明; 杜飞雁; 林琳; 王昊

来源：海洋环境科学, 2009, (06): 652-656.

• 初级生产力
• 人工神经网络
• 预测
• 大亚湾 artificial neural networks
• primary productivity
• forecast
• Daya Bay

针对海湾初级生产力估算与预测难题,结合大亚湾近20 a的调查资料,基于MATLAB语言编程,将NH4-N、NO3-N、NO2-N、PO4-P、SiO3-Si、N/P作为输入,叶绿素a作为输出,建立大亚湾初级生产力的人工神经网络预测模型,并进行检验,其模拟值的平均相对误差0.932%;同时应用多元回归方法进行拟合预测,其拟合结果的平均相对误差为38.970%。研究结果表明,人工神经网络方法优于传统的统计学模型,具有较好的预测能力和实用性,可进行海湾初级生产力动态的预测估算,并具有较高的精度。

• 出版日期2009
• 单位中国水产科学研究院南海水产研究所; 上海海洋大学; 广东海洋大学