以浙江海洋保护区2019年5月生态浮标监测数据为基础,对叶绿素a(Chl-a)与各理化因子进行Pearson相关性分析,发现研究海域的Chl-a与溶解氧和pH呈显著正相关(P=0.01),与硝氮和磷酸盐呈显著负相关(P=0.05).在此基础上,建立了一种串联深度神经网络(DNN)的Chl-a短期预报模型,该模型以5层神经网络为基本单元,采用前后串联方式构建了拥有6个隐层的DNN.实验结果显示:DNN模型能够较为准确地预测Chl-a浓度短期变化趋势,24 h和48 h预报结果的RMSE分别为1.25 μg/L和2.43μg/L,MAE分别为1.03 μg/L和1.99 μg/L,相比于浅层网络预测精度更高.
DNN 神经网络 深度学习 串联神经网络 叶绿素a