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基于T—S模糊神经网络的信息融合在赤潮预测预警中的应用
  • ISSN号:1003-2029
  • 期刊名称:《海洋技术学报》
  • 时间:0
  • 分类:O322[理学—一般力学与力学基础;理学—力学]
  • 作者机构:[1]天津大学,天津300072, [2]天津市建设委员会,天津300040
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(10472077)
中文摘要:

基于T—S模型的模糊神经网络不但具有模糊逻辑和神经网络两者的优点,又具有很好的学习能力。将基于T—S模型的模糊神经网络的信息融合算法应用在赤潮的预测预警中,研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度。仿真实验表明这种方法具有有效的赤潮预测预警功能。

英文摘要:

T-S fuzzy neural network not only has the advantage of fuzzy logic and the neural networks, but also has good learning ability. This paper presents a fusion method for T-S fuzzy neural networks to prediction of red tide. The nonlinear relationships between PTCA (Physical Testing and Chemical Analysis) factor and denseness of red tide algae are studied and the denseness of red tide algae is researched. The experiment indicates that the method which is used in red tide prediction is practicable and effective.

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期刊信息
  • 《海洋技术学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家海洋局
  • 主办单位:国家海洋技术中心 中国海洋学会
  • 主编:
  • 地址:天津市南开区芥园西道219号增1号
  • 邮编:300112
  • 邮箱:haiyangjishu@163.com
  • 电话:022-27536597
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-2029
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1435/P
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国家海洋局优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:71