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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“基于GA-Elman网络的蓝藻水华预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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