基于混沌神经网络模型的水库叶绿素a浓度短期预测
罗华军1
黄应平2
刘德富3
1.三峡大学化学与生命科学学院,湖北,宜昌,443002;武汉大学水利水电学院,湖北,武汉,4300722.三峡大学化学与生命科学学院,湖北,宜昌,4430023.三峡大学土木水电学院,湖北,宜昌,443002
摘要：通过混沌理论对水库叶绿素a浓度时间序列进行分析计算,得到最大Lyapunov指数为0.0218(正数),表明该时间序列具有混沌特性,可进行短期预测.同时,利用相空间重构的方法计算出时间延迟T和嵌入维数m,并由此构建厂可用于水库叶绿素a浓度短期预测的混沌神经网络模型.将该模型对于桥水库的叶绿素a浓度时间序列进行短期预测,平均预测相对误差为7.85%,取得较为满意的预测效果.该方法对水库的水环境管理具有一定的参考价值.
关键词：混沌神经网络模型叶绿素a时间序列预测
分类号：X505(一般性问题)
资助基金：国家自然科学基金(50679038)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 9-12 )
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