基于ARMA-BP集成的藻類葉綠素a預(yù)測研究

doi:10.3969/2014jms.0022

首頁 > 過刊瀏覽>2015年第35卷第3期 >312-316. DOI:10.3969/2014jms.0022

基于ARMA-BP集成的藻類葉綠素a預(yù)測研究
DOI:
                        10.3969/2014jms.0022
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
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基金項目:江蘇省科技支撐計劃項目(BE2011840); 江蘇省氣象科研基金(KZ201403)

Prediction on algal chlorophyll "a" by integrating ARMA and BP neural network

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藻類葉綠素a濃度是反映太湖水體富營養(yǎng)化程度的重要參數(shù)指標。以太湖2010—2011年5—10月旬平均葉綠素a濃度和氣象資料數(shù)據(jù)作為建模樣本, 通過對氣象資料進行主成分分析, 得到4種主要氣象因子作為輸入, 建立時間序列ARMA預(yù)測模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型, 并對2012年數(shù)據(jù)進行預(yù)測。利用兩種模型在線性空間和非線性空間的預(yù)測優(yōu)勢, 將葉綠素a數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分解為線性自相關(guān)主體和非線性殘差兩部分。首先用ARMA模型預(yù)測序列的線性主體, 然后用BP模型對其非線性殘差進行估計, 最終集成整個序列的預(yù)測結(jié)果, 建立了ARMA-BP預(yù)測模型。3種模型的預(yù)測效果為ARMA-BP＞BP＞ARMA。

Abstract:

The concentration of algal chlorophyll "a" is an important parameter index reflecting the degree of eutrophication in Taihu Lake. By taking the mean dekad chlorophyll "a" concentration and meteorological data of Taihu Lake from May to October during 2010-2011 as the training samples and the four main meteorological factors derived by principal component analysis of the meteorological data as the input, the ARMA time series and BP neural network prediction models were built to predict the data in 2012.The prediction advantages of the two models in linear and nonlinear space were used to decompose the structure of chlorophyll "a" into linear autocorrelation and nonlinear residuals. Firstly, ARMA model is used to predict the linear component of the sequence; secondly, the nonlinear residuals component is predicted by BP model; finally, the predicted results of the entire series were integrated and establish the ARMA-BP prediction model on the data. The predicting effects of the three models can be expressed in a simple way as follows ARMA-BP＞BP＞ARMA.

參考文獻

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引用本文

張娣,景元書,李亞春,溫新龍.基于ARMA-BP集成的藻類葉綠素a預(yù)測研究.氣象科學,2015,35(3):312-316 ZHANG Di, JING Yuanshu, LI Yachun, WEN Xinlong. Prediction on algal chlorophyll "a" by integrating ARMA and BP neural network. Journal of the Meteorological Sciences,2015,35(3):312-316

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收稿日期:2013-09-06
最后修改日期:2014-03-12
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在線發(fā)布日期: 2015-07-03
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