典型文献
优化NARX神经网络对时间序列溶解氧的预测
文献摘要：
为提高非线性有源自回归(NRAX)神经网络模型的预测精准度,采用主成分分析(PCA)法和灰色关联分析(GRA)法提取原始数据特征并减少输入变量的维度,通过构建PCA-NARX和GRA-NARX模型预测地表水体未来短期(48 h)溶解氧(DO)的质量浓度.结果表明:GRA-NARX模型对时间序列DO质量浓度的预测效果优于NARX模型和PCA-NARX模型,然而预测精度随预测时间的推移呈下降趋势,但是短期预测效果较好,36 h内预测误差可控制在-0.5～0.5 mg/L以内,预测均方根误差和平均绝对误差分别为0.261 mg/L和1.98％.GRA-NARX模型对DO质量浓度预测精度较好,可结合DO与其他水质指标之间的相关性分析,为地表水体水质预测预警和应急响应提供技术支撑.
文献关键词：
NARX神经网络;溶解氧;水质监测;主成分分析;灰色关联分析
中图分类号：
作者姓名：
周添一;徐庆;刘振鸿;高品
作者机构：
东华大学 环境科学与工程学院,上海 201620;上海市环境监测中心,上海 200235
文献出处：
引用格式：
[1]周添一;徐庆;刘振鸿;高品-.优化NARX神经网络对时间序列溶解氧的预测)[J].东华大学学报（自然科学版）,2022(02):105-110,118
A类：
NRAX
B类：
NARX,溶解氧,高非线性,有源,自回归,灰色关联分析,GRA,原始数据,数据特征,测地,地表水体,DO,短期预测,预测误差,误差可控,平均绝对误差,浓度预测,水质指标,水质预测,预测预警,应急响应,水质监测
AB值：
0.257087
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