本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的浙江近岸船舶數(shù)據(jù)赤潮生物量趨勢(shì)性預(yù)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：浙江近岸海域是赤潮頻發(fā)的敏感海域。赤潮爆發(fā)不僅會(huì)導(dǎo)致水環(huán)境生態(tài)系統(tǒng)失衡,還會(huì)造成水產(chǎn)養(yǎng)殖災(zāi)難,甚至?xí)：Φ焦姷慕】�。因�?如何有效地對(duì)浙江近岸復(fù)雜多變的敏感水體環(huán)境,開展赤潮生物量的趨勢(shì)性預(yù)測(cè),具有十分重要的研究意義。赤潮生物的生長(zhǎng)、繁殖、消亡整個(gè)過(guò)程,與環(huán)境因子之間存在一定的關(guān)聯(lián)。由于這些關(guān)聯(lián)錯(cuò)綜復(fù)雜,且環(huán)境因子具有時(shí)序性特征,給赤潮生物量的趨勢(shì)預(yù)測(cè)帶來(lái)了困難。赤潮生物量的預(yù)測(cè)常采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,深度學(xué)習(xí)是其中的一種深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能有效地解決傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)度擬合的缺點(diǎn)。論文的主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)果如下：(1)提出了一種將條件受限玻爾茲曼機(jī)(Conditional Restricted Boltzmann Machines, CRBM)算法與深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network, DBN)模型相結(jié)合的方法,構(gòu)建非線性的CRBM-DBN深度學(xué)習(xí)模型,采用高斯分布處理輸入特征值,對(duì)比散度抽樣,用于浙江近岸海域的赤潮生物量趨勢(shì)性預(yù)測(cè),相比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,有效地提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率和擬合度。(2)基于粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法對(duì)CRBM網(wǎng)絡(luò)深度和訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)求解,實(shí)驗(yàn)采用浙江近岸海域船舶觀測(cè)數(shù)據(jù)作為輸入特征值訓(xùn)練CRBM-DBN模型,并通過(guò)與經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)算法和淺層學(xué)習(xí)算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證CRBM-DBN模型對(duì)赤潮生物量的預(yù)測(cè)誤差、預(yù)測(cè)擬合度和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率要明顯優(yōu)于其他三種模型,并能有效地用于赤潮生物量未來(lái)4幀的趨勢(shì)性變化預(yù)測(cè)。(3)針對(duì)浙江近岸海域赤潮監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的多源、異構(gòu)、海量等特點(diǎn),結(jié)合地理信息系統(tǒng)(GIS)空間數(shù)據(jù)庫(kù)引擎與Oracle數(shù)據(jù)庫(kù),將本文構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型集成到浙江近岸海域赤潮預(yù)測(cè)預(yù)警研究平臺(tái)中。研究結(jié)果表明,構(gòu)建的CRBM-DBN模型對(duì)浙江近岸海域赤潮生物量的趨勢(shì)預(yù)測(cè)取得較好的效果,具有較強(qiáng)的可行性和實(shí)用性,對(duì)浙江近岸海域赤潮預(yù)測(cè)預(yù)警有一定的參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：赤潮生物量趨勢(shì)性預(yù)測(cè) 深度信念網(wǎng)絡(luò)模型 深度學(xué)習(xí) 地理信息系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：X55
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-18
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 海洋GIS在赤潮中的應(yīng)用現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在赤潮中的應(yīng)用現(xiàn)狀13-15
• 1.3 論文主要內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)15-18
• 1.3.1 論文主要內(nèi)容15-16
• 1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)16-18
• 2 構(gòu)建面向浙江近岸的赤潮生物量預(yù)測(cè)模型18-36
• 2.1 海洋監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析與組織存儲(chǔ)18-21
• 2.1.1 船舶采樣觀測(cè)數(shù)據(jù)18
• 2.1.2 海洋監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)空特征分析18-20
• 2.1.3 海洋監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的組織與存儲(chǔ)20-21
• 2.2 預(yù)測(cè)模型基礎(chǔ)框架及分析21-26
• 2.2.1 受限玻爾茲曼算法21-24
• 2.2.2 深度信念網(wǎng)絡(luò)模型24-26
• 2.3 構(gòu)建赤潮生物量預(yù)測(cè)模型26-33
• 2.3.1 構(gòu)建CRBM-DBN預(yù)測(cè)模型26-29
• 2.3.2 CRBM-DBN模型訓(xùn)練方法分析29-31
• 2.3.3 高斯分布處理輸入特征值31-33
• 2.4 CRBM-DBN模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)過(guò)程分析33-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 3 CRBM-DBN預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化36-49
• 3.1 海洋監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理36-37
• 3.2 CRBM-DBN模型參數(shù)取值分析37-43
• 3.2.1 CRBM網(wǎng)絡(luò)深度分析38-39
• 3.2.2 各訓(xùn)練參數(shù)分析及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)39-43
• 3.3 CRBM-DBN模型參數(shù)求解分析43-47
• 3.3.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法求解方法分析43-45
• 3.3.2 基于粒子群算法求解模型各參數(shù)值45-47
• 3.4 粒子群算法求解最優(yōu)值的評(píng)價(jià)方法47-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證49-64
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集49
• 4.2 各訓(xùn)練參數(shù)求最優(yōu)解的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析49-54
• 4.2.1 CRBM網(wǎng)絡(luò)深度實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析49-51
• 4.2.2 輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)求解分析51-52
• 4.2.3 隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)求解分析52-53
• 4.2.4 學(xué)習(xí)率求解分析53-54
• 4.3 與傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析54-57
• 4.4 赤潮生物量趨勢(shì)預(yù)測(cè)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析57-60
• 4.5 原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)60-63
• 4.6 本章小結(jié)63-64
• 5 結(jié)論與展望64-67
• 5.1 工作總結(jié)64-65
• 5.2 主要研究特色65
• 5.3 展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士期間科研成果70

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的浙江近岸船舶數(shù)據(jù)赤潮生物量趨勢(shì)性預(yù)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：251295