本发明公开了一种基于GA‑Elman网络的蓝藻水华预测方法,涉及水环境中蓝藻水华预测技术领域。本发明对水华爆发的环境因素、物理化学因素及生物因素等相关原因进行分析,得到影响蓝藻水华发生的主要因素指标有温度、湿度、溶解氧、氨氮含量、pH值及叶绿素a等,通过对多因素指标进行分析建模,将改进的Elman神经网络与多因素时间序列分析相结合,构建GA‑Elman网络预测模型,该方法能够有效的提高蓝藻水华的预测精度,相比于传统的Elman神经网络,预测精度提高了5%~10%。
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