浙江近岸海域水质预测模型及溢油风险评价
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作者孙静亚,吴磊,王陆军 著
出版社中国海洋出版社
ISBN9787502795627
出版时间2016-09
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数138页
字数192千字
定价36元
货号SC:9787502795627
上书时间2024-10-31
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商品详情
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内容简介:
本书是国家海洋局海洋公益性行业科研专项“浙江近岸海域海洋生态环境动态监测与服务平台技术研究及示范应用”项目的一个子项目研究成果。本书分为两篇，靠前篇为预测模型及程序化实现。以浙江近岸海域水质监测数据为例详细介绍了目前常用的一些非机理性水质预测模型，如BP神经网络模型、ELMAN神经网络模型、灰色GM(1.1)模型、ARIMA模型等，并对其具体的建模过程和程序化进行了展示。此外，由于不同的预测模型具有不同的应用特征及优缺点，而模型的优化和组合能提高预测精度，因此也介绍了模型的组合优化过程，并对其预测效果进行了比对；第二篇为海洋溢油模型及风险评估方法。从海洋溢油危害、风险评价的方法研究现状等方面介绍了溢油风险评价的基础理论，建立了适用于石油储运港区的溢油风险评价指标体系，构建了基于层次分析的模糊综合评价模型，并用所建模型对舟山岙山石油储运港区的溢油风险进行了综合评价，提出了降低溢油风险的合理化建议。
目录:
第1篇模型预测及程序化实现
第1章海水监测数据预处理
1.1数据预处理概述
1.2数据预处理方法
第2章海洋水质评价
2.1水质评价方法概述
2.2岙山海域水质现状分析
2.3温岭海域水质现状分析
第3章多要素水质数据分析
3.1多变量数据分析概述
3.2海水监测数据统计分析实例
第4章Elman神经网络模型预测
4.1Elman神经网络的概述
4.2样本数据选取与处理
4.3模型参数确定
4.4建立并训练网络
4.5模型检验
4.6模型评价
第5章BP神经网络模型预测
5.1BP神经网络建模
5.2样本数据选取与处理
5.3模型参数确定
5.4建立并训练网络
5.5模型仿真
5.6检验网络
5.7结果分析
第6章ARIMA模型预测
6.1ARIMA模型概述
6.2样本数据的选取
6.3样本数据的预处理
6.4模型阶数的确定
6.5模型参数检验
6.6模型预测检验
第7章灰色GM(1，1)模型预测
7.1灰色预测模型建模的一般机理和过程
7.2GM(1，1)模型预测实例
第8章组合模型预测
8.1组合模型概述
8.2子模型的选取
8.3确定组合模型权重
8.4组合模型建立
8.5组合模型检验
第9章基于组合模型水质预测方法的水质预警系统软件实现
9.1软件背景
9.2软件概述
9.3使用说明
本篇小结
第2篇海洋溢油模型及风险评价方法
第10章海洋溢油模型背景简介
第11章溢油风险评价概述
...
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