摘要：赤潮是一种由多因素综合作用引发的生态异常现象,具有突发性及非线性等特点.对其进行预测预报一直是海洋科学研究的热点.探讨了应用人工神经网络原理进行赤潮预测的方法,简要介绍了BP和RBF算法的基本原理,用2种算法对不同海域赤潮生物与环境因子之间非线性和不确定性的复杂关系进行学习训练和预测检验,并与传统的统计方法进行了比较.结果表明:人工神经网络方法在模拟和预测方面优于传统的统计回归模型,具有较强的模拟预测能力及实用性,值得进一步探索.

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