Volume 3,Issue 7
基于自适应参数的BP 神经网络架构的青岛近海环境
监测及海洋灾害预警算法优化研究
针对青岛近海环境监测数据复杂、灾害预警精度不足的问题，本研究提出了一种基于自适应参数的BP 神经网络优化算法。通过引入动态学习率与动量因子调整机制，增强了网络对时序性海洋数据的拟合能力与收敛效率。将该模型应用于青岛近海水温、浊度及波浪高度等多源数据融合分析，可对赤潮、风暴潮等典型海洋灾害进行早期预警。实验表明，优化后的模型在预报准确率与稳定性方面都优于传统方法，为区域性海洋环境管理提供可靠技术支撑。
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