文献类型：期刊文章

作　　者：苏新红[1] 金丰军[2] 杨奇志[2] 陈火荣[3] 俞秀霞[4] 李雪丁[5] 郭民权[5] 刘秋凤[1] 罗娟[1]

SU Xinhong;JIN Fengjun;YANG Qizhi;CHEN Huorong;YU Xiuxia;LI Xueding;GUO Minquan;LIU Qiufeng;LUO Juan(Fisheries Research lnstitute ofFujian, Xiamen 361013, China;Xiamen Meteorological Observatory, Xiamen 361013, China;Fujian Marine Environment and Fishery Resources Monitoring Center, Fuzhou 350003, China;Xiamen Marine and Fisheries Institute, Xiamen 361005, China;Fujian Marine Forecasts, Fuzhou . 350003, China)

机构地区：[1]福建省水产研究所,福建厦门361013 [2]厦门市气象台,福建厦门361013 [3]福建省海洋环境与渔业资源监测中心,福建福州350003 [4]厦门市海洋与渔业研究所,福建厦门361005 [5]福建省海洋预报台,福建福州350003

出　　处：《水产学报》

基　　金：福建省海洋与渔业结构调整专项(2015);福建省海洋与渔业厅科技外经外事处:基于BP神经网络的海区赤潮预警预报模型研究(闽海渔科2015005)~~

年　　份：2017

卷　　号：41

期　　号：11

起止页码：1744-1755

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAB、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：赤潮往往给渔业生产和人类的生命安全造成极大的危害,但由于赤潮的成因十分复杂,对其进行预报非常困难。本研究收集了福建海区2000年至2016年发生的219个赤潮案例有效数据,应用BP神经网络人工智能模型建立了其与气温、降水、风速、气压和日照5个气象因子的非线性关系,并将这些赤潮案例数据与相应的气象指标按闽东、闽中和闽南3个海区,分别输入模型进行学习、训练与预测。结果显示:1)闽东海区53个训练样本45个预测正确,正确率达84.91%,3个模拟预测样本全部正确;2)闽中海区69个训练样本58个预测正确,正确率达84.06%,4个模拟预测样本全部正确;3)闽南海区85个训练样本的运算预测结果63个正确,正确率74.12%,5个模拟预测样本全部正确,达到预期的结果。研究表明,以气象因子为自变量采用BP神经网络模型对赤潮的发生进行预测是可行的,该方法可为赤潮的预测提供新的途径。

关 键 词：BP神经网络模型 赤潮 预报  福建海区  

分 类 号：X43]