基于IOWA算子的赤潮LMBP神经网络组合预测模型

摘要：

针对现有赤潮单项预测模型不能综合各种理化因子有效信息的问题,提出了一种赤潮组合预测模型,该模型基于诱导有序加权平均(IOWA)算子与Levenberg-Marquardt人工神经网络(LMBP)算法,能够有效集结各种理化因子的信息,其预测精度比单项LMBP神经网络预测模型有较大提高.采用烟台四十里湾赤潮监测数据对该模型进行实验.结果验证了该模型的有效性和实用性.

关键词：赤潮、IOWA算子、LMBP算法、组合预测

所属期刊栏目：44

分类号：TP183;N945.24;TP391.9(自动化基础理论)

资助基金：山东省重点科技攻关基金资助项目2004GG2205108

在线出版日期：2011-06-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：101-106