文件名称：结合温度因子估算太湖叶绿素a含量的神经网络模型* (2009年)
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更新时间：2024-06-07 20:13:18
自然科学 论文
神经网络方法估算复杂水体水质参数的优越性已经得到证实。基于太湖水体实测叶绿素a浓度，利用MODIS250m影像和反演得到的水温数据建立了估算太湖水体叶绿素a含量的两个单隐层BP神经网络模型：NN1模型不含温度因子、NN2模型包含温度因子，采用Levenberg-Marquardt算法训练网络，利用初期终止方法提高网络泛化能力，均取得了较高估算精度，其中包含温度因子的反演模型精度稍有提高，但不显著。