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本文探讨了基于神经网络和遗传算法的赤潮预报模型,根据已有的海洋水质监测数据,运用统计学和人工智能的方法对赤潮预报进行了实际尝试.并将预测效果与传统的回归分析以及基于Fisher 判别准则的判别分析进行了比较.结果证明,这种方法在赤潮预测预报方面有一定的应用价值.
GRNN和遗传算法在赤潮预报中的应用操作
【摘 要】
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本文探讨了基于神经网络和遗传算法的赤潮预报模型,根据已有的海洋水质监测数据,运用统计学和人工智能的方法对赤潮预报进行了实际尝试.并将预测效果与传统的回归分析以及基
【机 构】
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浙江大学空间信息技术研究所
【出 处】
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科技通报
【发表日期】
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2005年4期
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在旋转异构态模型的基础上，通过导出大侧基高分子链均方回转半径的计算公式，计算相应的温度系数，并得到无规聚苯乙烯链的温度系数为－１．０１×１０＾－３ｄｅｇ＾－１，与实验值（－１．０×１０＾－３ｄｅｇ＾－１）十分符合。