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数据缺失条件下基于ＭＬＰ神经网络的水华风险预警方法研究多元统计随机分析主成分分析神经网络 2015/6/5

针对水华风险预警过程中相关监测指标数据缺失的问题，借鉴多元统计和随机分析构建了一种缺失数据插补方法，用于弥补现场调查数据的不足．基于主成分分析，对水华相关影响指标进行降维，确定水体水华风险预警模型的输入层变量．同时，采用多层感知器（ＭＬＰ）人工神经网络模型对水华表征指标叶绿素ａ的浓度进行预测，并引入风险概率的概念，提出了水华风险概率计算公式，完善了水华预警的风险表达．最后以三峡库区...