基于溷沌神经网络模型的水库叶绿素a浓度短期预测

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1、第32卷第3期Vol.32No.3第32009期年3月EnvironmentalScience&TechnologyMar.2009基于混沌神经网络模型的水库叶绿素a浓度短期预测1，213罗华军，黄应平，刘德富（1.三峡大学化学与生命科学学院，湖北宜昌443002；2.武汉大学水利水电学院，湖北武汉430072；3.三峡大学土木水电学院，湖北宜昌443002）摘要：通过混沌理论对水库叶绿素a浓度时间序列进行分析计算，得到最大Lyapunov指数为0.0218（正数），表明该时间序列具有混沌特性，可进行短期预测。同

2、时，利用相空间重构的方法计算出时间延迟τ和嵌入维数m，并由此构建了可用于水库叶绿素a浓度短期预测的混沌神经网络模型。将该模型对于桥水库的叶绿素a浓度时间序列进行短期预测，平均预测相对误差为7.85%，取得较为满意的预测效果。该方法对水库的水环境管理具有一定的参考价值。关键词：混沌神经网络模型；叶绿素a；时间序列；预测中图分类号：X505文献标志码：A文章编号：1003-6504(2009)03-0009-04ChaosNeuralNetworkModelforShort-termPredictingonTimeS

3、eriesofReservoirChlorophyll-aConcentration1，213LUOHua-jun，HUANGYing-ping，LIUDe-fu（1.SchoolofChemistryandLifeScience，ThreeGorgesUniversity，Yichang443002，China；2.SchoolofWaterResourceandHydropowerEngineering，WuhanUniversity，Wuhan430072，China；3.SchoolofHydroelec

4、tricandCivilEngineering，ThreeGorgesUniversity，Yichang443002，China）Abstract：Timeseriesofreservoirchlorophyll-aconcentrationwereanalyzedandcalculatedbychaostheory，withcalculationresultsofthemaximalLyapunovexponentas0.0218forpositivenumber，whichindicatedthatthet

5、imeserieshadchaoscharactersandcouldbeshort-termpredicted.Timedelayandembeddingdimensionwerecalculatedthroughphasespacereconstructionmethod，basedonwhichthechaosneuralnetworkmodelforshort-termpredictingonthetimeseriesofreservoirchlorophyll-aconcentrationwascons

6、tructedandappliedtopredictingonchlorophyll-aconcentrationofYuqiaoReservoir.Areasonableforecastingresultwasachieved，withmeanrelativeerroras7.85%.Themethodisinstructivetowaterenvironmentalmanagementofreservoir.Keywords：chaosneuralnetworkmodel；chlorophyll-a；time

7、series；predicting水库是介于河流和湖泊之间的半人工水体，是人的、动态的复杂系统，影响水库富营养化状况的因素类水资源利用的重要手段。水库在城市供水、发电、娱有物理、化学、水力学、生物学、气象学以及人类活动乐旅游、水产养殖、农业灌溉等方面发挥着重要的作等多方面的因素，在时间和空间上存在相当多的影用。而当今水库水质污染问题越来越严重，尤其是作响变量。上述预测方法很难将这些因素都考虑进去，为城市饮用水水源的水库富营养化问题更是严重威数据的获取也有一定的困难，因而具有一定的局限[1-3]胁着城市供水的安全。

8、因此，对水库富营养化状况性。近年来，混沌理论在环境科学领域不断发展应的分析预测就显得十分重要。用。混沌理论可从总体上把握系统的行为，并且可只本文以反映藻类数量的叶绿素a浓度作为水质利用时间序列的历史数据进行建模，相对比较简单。富营养化指标和预测对象。目前叶绿素a浓度的预本文利用混沌理论确定神经网络的输入向量，将两[4-5][6-7]测方法主要有回归分析法、生态动力学模型法