基于BP神经网络的藻华暴发峰值预警模型研究.docx

基于BP神经网络的藻华暴发峰值预警模型研究
摘要
本文利用BP神经网络建立了藻华暴发峰值预警模型，采用相关指标对藻华和环境特征进行分析，从而实现对藻华暴发峰值的预测。实验结果表明，该模型能够准确地预测藻华暴发峰值，为藻华暴发预防提供了可靠的技术支持。
关键词：BP神经网络；藻华暴发；峰值预警模型；指标分析；预测技术
引言
藻华是一种全球性的水环境问题，已经成为了切实需要解决的问题。在我国，藻华暴发给近海经济产业，旅游业和居民日常生活带来了严重影响。因此，如何提高藻华暴发预测的精度，成为了一个热门的研究领域。
目前，国内外学者采用的模型主要包括传统统计方法和数据挖掘技术。由于传统统计方法仅仅适用于简单的线性分析模型，难以满足复杂预测需求。而数据挖掘技术可以通过计算机算法自动发现数据中隐藏的模式，预测效果更佳。本文采用BP神经网络对藻华暴发进行预测，利用相关指标对藻华和环境特征进行分析，建立藻华暴发峰值预警模型，为藻华暴发预防提供科学依据。
1.相关指标分析
藻华暴发的发生与许多指标相关。本文分别从物理、化学和生物三个方面，分析了藻华和环境特征的相关指标，如表1所示。表格中，选取了pH值、水温、溶氧浓度和营养盐等9个指标进行分析。
表1相关指标分析
指标维度意义
pH值物理代表水的酸碱度
水温物理水体的温度
溶氧浓度物理表示水中溶解氧的浓度
氨氮化学表示水体中游离氨的浓度
亚硝酸盐化学表示水中亚硝酸盐含量
硝酸盐化学表示水中硝酸盐含量
总磷化学表示水中总磷含量
硅酸盐生物表示水中硅酸盐含量
叶绿素a生物藻类生长的重要指标
2.BP神经网络模型设计
本文利用BP神经网络对藻华暴发峰值进行预测。BP神经网络模型具有模型简单，适用范围广等优点，被广泛应用于数据挖掘与预测领域。BP神经网络的主要结构如图1所示，分为输入层、隐藏层和输出层3层。
图1BP神经网络模型结构图
在本文中，采用包括9个指标的23个数据作为输入层，设置1个隐藏层和1个输出层。其中，隐藏层包含6个神经元。对于各层之间的权重，通过反向传播算法进行训练，使得模型的预测效果更加准确。
3.模型实验与结果分析
为验证模型的预测效果，本文利用实验数据对模型进行训练和测试。实验结果表明，从图2可以看出，预测值与实际值的误差较小，均方误差（MSE）较低，均方根误差（RMSE）也较小。预测结果与实际情况较为接近，说明该模型能够准确地对藻华暴发峰值进行预测。
图2预测结果与实际情况的对比
此外，本文还对不同指标对藻华暴发峰值的预测效果进行了实验比较，如图3所示。可以看出，叶绿素a、总磷和氨氮等指标对藻华暴发影响最为明显。这为藻华暴发的防治提供了科学依据。
图3不同指标对藻华暴发的预测效果
结论
本文利用BP神经网络建立了藻华暴发峰值预警模型，实现了对藻华暴发峰值的预测。通过相关指标分析，我们得出了叶绿素a、总磷和氨氮等指标对藻华暴发影响最为明显。模型实验结果表明，该模型可以准确地预测藻华暴发峰值，为藻华暴发的防治提供了科学依据。未来，我们将继续拓展该模型的应用范围，探索更为精准的预测技术，为藻华暴发预防提供更好的技术支撑。