GRNN和遺傳算法在赤潮預(yù)報(bào)中的應(yīng)用操作

本文探討了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的赤潮預(yù)報(bào)模型,根據(jù)已有的海洋水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和人工智能的方法對(duì)赤潮預(yù)報(bào)進(jìn)行了實(shí)際嘗試.并將預(yù)測(cè)效果與傳統(tǒng)的回歸分析以及基于Fisher 判別準(zhǔn)則的判別分析進(jìn)行了比較.結(jié)果證明,這種方法在赤潮預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)方面有一定的應(yīng)用價(jià)值.

作 者： 孫蓉樺 張微 SUN Rong-Hua ZhANG Wei   作者單位： 浙江大學(xué),空間信息技術(shù)研究所,杭州,310027  刊 名： 科技通報(bào)  ISTIC PKU 英文刊名： BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY  年，卷(期)： 2005 21(4)  分類號(hào)： X4  關(guān)鍵詞： 赤潮預(yù)報(bào)   回歸分析   GRNN   Fisher準(zhǔn)則   遺傳算法  

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