基于M-GA-BP模型的乌梁素海悬浮物浓度反演研究

吴陈昊; 付学良; 李宏慧; 扈华

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230103

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基于M-GA-BP模型的乌梁素海悬浮物浓度反演研究

水文水资源与环境 | 更新时间：2026-02-25

- 基于M-GA-BP模型的乌梁素海悬浮物浓度反演研究
- 基于M-GA-BP模型的乌梁素海悬浮物浓度反演研究
- 水电能源科学 2023年第12期页码：49-52
- 作者机构：
  
  内蒙古农业大学计算机与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(62041211,61962047);国家重点研发计划(2019YFC049205);内蒙古自然科学基金(2020MS06011,2019MS06015);内蒙古高校科技重点项目(NJZZ23044)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230103
  中图分类号： X524
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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吴陈昊, 付学良, 李宏慧, 等. 基于M-GA-BP模型的乌梁素海悬浮物浓度反演研究[J]. 水电能源科学, 2023,(12):49-52.

吴陈昊, 付学良, 李宏慧, et al. 基于M-GA-BP模型的乌梁素海悬浮物浓度反演研究[J]. 2023, (12): 49-52.
吴陈昊, 付学良, 李宏慧, 等. 基于M-GA-BP模型的乌梁素海悬浮物浓度反演研究[J]. 水电能源科学, 2023,(12):49-52. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230103.

吴陈昊, 付学良, 李宏慧, et al. 基于M-GA-BP模型的乌梁素海悬浮物浓度反演研究[J]. 2023, (12): 49-52. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230103.

摘要

为了解乌梁素海水质状况，提出一种基于M-GA-BP的乌梁素海悬浮物浓度反演方法，该方法以Sentinel-2遥感卫星影像为数据源，考虑研究区域存在的时空特性，提出将月份数据作为悬浮物浓度反演的一个特征，利用遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值与阈值，建立GA-BP神经网络模型，并与传统BP神经网络模型进行比较。结果表明，引入月份特征模型有效降低了模型复杂度，提高了模型反演精度，其中，M-GA-BP模型反演精度最高，训练集、测试集决定系数分别为0.916、0.903

训练集、测试集均方根误差分别为0.049、0.057μg/L

研究结果为乌梁素海悬浮物浓度反演提供了新思路。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于GA-BP模型的卵石混凝土抗折强度预测[J]. 翟来铮;高宇龙;李清富;张华.人民黄河,2022(11)

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太湖流域滆湖水体悬浮物分布特征及其影响因素[J]. 吴晓东;王露;晁建颖;廖泽勇;胡垚;任伟祥;周梦蝶.湖泊科学,2020(06)

地貌瞬时单位线在滦河中小流域的应用[J]. 赵兰兰;袁杰;李磊;王容.水电能源科学,2020(05)

基于Landsat-8的城市湖泊水体总悬浮物吸收系数的遥感反演——以杭州西湖为例[J]. 黄李童;陈江;朱渭宁;孙楠;逄淑娜.环境科学学报,2018(10)

南四湖水体实测高光谱与悬浮物浓度及浊度关系分析[J]. 曹引;冶运涛;赵红莉;石玉波;蒋云钟;孟楠.水电能源科学,2016(01)

MODIS-Based Remote Estimation of Absorption Coefficients of an Inland Turbid Lake in China[J]. Qiao Chu;Yuchao Zhang;Ronghua Ma;Minqi Hu;Yuanyuan Jing.Remote Sensing,2020

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