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果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写
过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确
的说明。 作者签名： 走迎车 中国科学技术大学学位论文授权使用声明 作为申请学位的条件之一，学位论文著作权捌有者授权中国科学技术大学拥
有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交
论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入《中国学
位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制
手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。 ～厶开 口保密 ――年 作者签名：壑塑!奎 导师签名 签字日期：2【 74、a、弓 签字日期：理!坚!弓．3 摘要 摘要 随着人类社会的日益发展，知识和信息的大规模积累已经开始使得人们应接
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& 基于IOWA算子的赤潮LMBP神经网络组合预测模型
基于IOWA算子的赤潮LMBP神经网络组合预测模型
基于IOWA算子的赤潮LMBP神经网络组合预测模型
第44卷 第2期 2011年2月
天 津 大 学 学 报 Journal of Tianjin University Vol.44
No.2Feb. 2011
基于IOWA算子的赤潮LMBP神经网络组合预测模型
张承慧1，钱振松1，孙文星2，姬 鹏3，胡 婧1
(1. 山东大学控制科学与工程学院，济南 . 山东师范大学管理与经济学院，济南 250014；
3. 中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101)
摘 要：针对现有赤潮单项预测模型不能综合各种理化因子有效信息的问题，提出了一种赤潮组合预测模型，该模型基于诱导有序加权平均(IOWA)算子与Levenberg-Marquardt 人工神经网络(LMBP)算法，能够有效集结各种理化因子的信息，其预测精度比单项LMBP神经网络预测模型有较大提高．采用烟台四十里湾赤潮监测数据对该模型进行实验，结果验证了该模型的有效性和实用性．
关键词：赤潮；IOWA算子；LMBP算法；组合预测
中图分类号：TP183；N945.24；TP391.9
文献标志码：A
文章编号：11)02-0101-06
LMBP Neural Network Combination Forecast Model for Red
Tide Based on IOWA Operators
ZHANG Cheng-hui1，QIAN Zhen-song1，SUN Wen-xing2，JI Peng3，HU Jing1
(1. School of Control Science and Engineering，Shandong University，Jinan 250061，China； 2. School of Management and Economics，Shandong Normal University，Jinan 250014，China；
3. Institute ofGeographic Sciencesand Natural Resources Research，
China Academic ofSciences，Beijing100101，China)
Abstract：Despite some existing forecast models，there still exists an essential need for more accurate forecast mod-
els for red tide，which can effectively combine information from different variables. A new combination forecast model is proposed for that purpose in this paper，which is composed of IOWA operator and LMBP neural pared with LMBP models，this combination model offers a higher accuracy and proves to be effective and prac-ticable by comparison experiments using the red tide data collected from Sishili Bay，Yantai City.
Keywords：ed tide；induced odeed weighted aveage opeato；Levenbeg-Maquadt back popagation
algorithm；combination forecast
赤潮预测是当今国内外赤潮研究领域中一个重
要研究方向．近年来赤潮频繁爆发，破坏了正常的海洋生态系统平衡，严重危害了海洋渔业资源和海产养殖业，并造成了巨大的经济损失，因此，开展赤潮预测研究有重要意义和实际应用价值．目前，已有多位学者利用神经网络算法构建了不同的赤潮预测模 型[1-5]，取得了一定研究成果．其中Joseph等建立了基
马玉梅等[4]采于BP神经网络的赤潮预测预警模型[3]；
用了附加动量法的BP网络算法对赤潮进行预测预
收稿日期：；修回日期：.作者简介：张承慧（1963―
），男，教授. 通讯作者：张承慧，zchui@.
基金项目：山东省重点科技攻关基金资助项目（8）.
警；王洪礼等[5]建立了基于模糊神经网络赤潮预测模
型．但是现有基于神经网络的赤潮预测模型大多采用标准BP学习算法，并且多为单项预测模型，存在预测精度低、稳定性差和信息利用率低的问题．
针对目前赤潮神经网络预测模型的不足，笔者提出了一种赤潮组合预测模型，该模型基于诱导有序加权平均(induced ordered weighted average，IOWA)算子与Levenberg-Marquardt back propagation(LMBP)神经网络算法．首先针对赤潮频发的特点选择输入
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