[发明专利]一种赤潮预警方法有效
| 申请号： | 201810681604.5 | 申请日： | 2018-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN109002888B | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 吴玉芳;俞秀霞;林志裕 | 申请（专利权）人： | 厦门市海洋与渔业研究所;厦门斯坦道科学仪器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G01W1/02;G01D21/02 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 连耀忠;林燕玲 |
| 地址： | 361000 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种赤潮预警方法，对于给定的样本数据，随机选取部分样本数据作为训练样本，其余作为测试样本，并分别做归一化处理,其余步骤如下：1)将训练样本输入MLP神经网络模型训练，调整拓扑结构和参数得到若干组训练后的MLP神经网络模型；2)将测试样本分别输入每一组训练后的MLP神经网络模型进行测试，并选出几组训练效果最好的模型进行集成选取最优化的结果，将对应的输出数据作为未来一段时间内的预测数据；3)根据预测数据中的叶绿素和溶解氧的含量，采用异常值判断法计算得到未来一段时间内的海水赤潮等级。本发明能实现比较准确的赤潮预警预报。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 赤潮 预警 方法 | ||
【主权项】：
1.一种赤潮预警方法，其特征在于，对于给定的样本数据，随机选取部分样本数据作为训练样本，其余作为测试样本，并分别做归一化处理；该样本数据包括浮标观测参数、潮位以及气象要素；其余步骤如下：1)将训练样本输入MLP神经网络模型训练，调整拓扑结构和参数得到若干组训练后的MLP神经网络模型；2)将测试样本分别输入每一组训练后的MLP神经网络模型进行测试，并选出几组训练效果最好的训练后的MLP神经网络模型进行集成选取最优化的输出数据作为未来一段时间内的预测数据；3)根据预测数据中的叶绿素和溶解氧的含量，采用异常值判断法计算得到未来一段时间内的海水赤潮等级。
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