水库浮游植物群落动态的人工神经网络方法

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摘要：根据辽宁大伙房水库1980—1997年的水文和湖沼学观测资料，分别建立浮游植物丰度和蓝藻优势度人工神经网络模型。将年降雨量、7—9月平均水温、7—8月入库水量与7—8月库容之比和磷酸盐作为输入，浮游植物生物量和丰度作为输出，建立浮游植物群落消长的人工神经网络模型；将7—9月平均水温、7—8月入出库水量之比、磷酸盐和总氮作为输入，蓝藻优势度作为输出，建立浮游植物演替的人工神经网络预测模型，并进行检验，其模拟值与观测值平均相对误差分别为2%和1%。结果表明，人工神经网络方法优于传统的统计学模型，可进行水库浮游植物群落动态的预测预报，并具有较高的精度。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90072X/200103/5225650.html

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关键词：人工神经网络 神经网络 人工神经 神经网 神经网络模型 浮游植物群落动态 人工神经网络 预测 水库 蓝藻