论文摘要
针对赤潮灾害等级预测难的现状,提出了一种基于C4.5决策树与二分分割算法优化的BP(反向传播)神经网络赤潮等级预测模型。该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择和隐含层节点数量难以确定的问题,通过决策树分类获取最优的属性组合,来解决输入参数难以选择的问题;通过"二分分割算法",来解决隐含层节点数难以确定的问题。实验结果表明,该模型在青岛近海海域赤潮灾害等级预测中,预测结果的均方根误差(RMSE)小于传统BP神经网络的预测误差,并且在网络训练时间上有所缩短,预测精度上有所提高,能够获得良好的预测结果,可为赤潮等级预测提供新的解决方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李海涛,刘泰麟,邵泽东,黄海广
关键词: 赤潮灾害等级预测,决策树算法,二分分割算法,神经网络
来源: 海洋科学 2019年09期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 海洋学,环境科学与资源利用
单位: 青岛科技大学信息科学技术学院,温州科技职业学院
基金: 青岛市创新创业领军人才(15-07-03-0030),农业部水产养殖数字农业建设试点项目(2017-A2131-130209-K0104-004)~~
分类号: X55
页码: 34-40
总页数: 7
文件大小: 868K
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标签：赤潮灾害等级预测论文; 决策树算法论文; 二分分割算法论文; 神经网络论文;