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基于HJ-1A CCD影像和ELM模型的太湖叶绿素a预测研究

来源 :水资源与水工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wangming2106

【摘 要】

：

以典型二类水体——太湖为例,基于环境一号遥感影像,构建了基于ELM模型的叶绿素a浓度预测模型,将预测结果与传统的BP人工神经网络和支持向量机SVM进行了比较。研究结果表明:ELM模型预测值与实测值之间的R~2高达0.911 4,而BP和SVM模型的R~2分别为0.366 3和0.744 8,均方根误差RMSE由BP模型和SVM模型的3.728 8μg/L和2.132 4μg/L降为ELM模型的1.

【作 者】

：

樊广利 曹红业 徐晋 

【机 构】

：

西北大学城市与环境学院,西京学院土木工程学院,长安大学地质工程与测绘学院

【出 处】

：

水资源与水工程学报

【发表日期】

：

2020年05期

【关键词】

：

叶绿素a预测 HJ-1A CCD影像 极限学习机(ELM) 内陆湖泊 太湖 prediction of chlorophyll a HJ-1A CCD imag 

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以典型二类水体——太湖为例,基于环境一号遥感影像,构建了基于ELM模型的叶绿素a浓度预测模型,将预测结果与传统的BP人工神经网络和支持向量机SVM进行了比较。研究结果表明:ELM模型预测值与实测值之间的R~2高达0.911 4,而BP和SVM模型的R~2分别为0.366 3和0.744 8,均方根误差RMSE由BP模型和SVM模型的3.728 8μg/L和2.132 4μg/L降为ELM模型的1.327 0μg/L,ELM模型的平均相对误差MRE=2.65%,小于BP模型的6.59%和SVM模型的3

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