| 极限学习机在湖库总磷、总氮浓度预测中的应用 |
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| 引用本文： | 崔东文.极限学习机在湖库总磷、总氮浓度预测中的应用[J].水资源保护,2013,29(2):61-66. |
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| 作者姓名： | 崔东文 |
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| 作者单位： | 云南省文山州水务局,云南 文山 663000 |
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| 摘 要： | 基于传统BP人工神经网络模型训练速度慢、参数选择困难、易陷入局部极值等问题,提出极限学习机(ELM)的水质预测模型。以云南某水库为例,选取NH3-N、NO2--N、NO3--N、CODMn和水体透明度作为网络输入,TP、TN作为输出, 构建基于ELM的湖库TP、TN预测模型,并将ELM预测结果与传统BP、GA-BP、RBF人工神经网络模型模拟结果进行比较。结果表明,ELM模型预测精度高于传统BP和RBF模型模拟结果,甚至略高于GA-BP模型的预测精度,并且ELM模型具有参数选择简便、训练速度快、不会陷入局部最优值等特点,有着较大的计算优势。
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| 关 键 词： | 极限学习机 人工神经网络模型 GA-BP BP RBF 水质预测 湖库 |
| 修稿时间： | 2013/3/25 0:00:00 |
Application of extreme learning machine to total phosphorus and total nitrogen forecast in lakes and reservoirs |
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| CUI Dongwen.Application of extreme learning machine to total phosphorus and total nitrogen forecast in lakes and reservoirs[J].Water Resources Protection,2013,29(2):61-66. |
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| Authors: | CUI Dongwen |
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| Keywords: | |
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