论文部分内容阅读
为预测太湖梅梁湾叶绿素a浓度,建立了基于灰色关联和ABC-BP神经网络的叶绿素a浓度预测模型,即通过灰色关联分析选取总磷、CODMn、水温、pH值、悬浮质为BP神经网络的输入变量,采用人工蜂群(ABC)算法优化网络权值与阈值,构造基于ABC算法优化的BP(ABC-BP)神经网络模型,预测出2014年1月?2015年12月的梅梁湾叶绿素a浓度.结果表明,经ABC算法优化后,BP网络模型预测梅梁湾叶绿素a浓度的最大绝对误差从3.54 μg/L减小到1.28 μg/L,最大相对误差从41.57％减小到20.62％,平均相对误差从8.83％减小到3.31％,可以提高梅梁湾叶绿素a浓度预测的准确性.