《表8 未经变量优选的ANN模型预测效果》

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《基于双隐层ANN模型的叶绿素a浓度智能预报方法》

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为了检验数据预处理对数据挖掘执行效率和执行效果的影响，本文专门对未经过数据预处理和经过数据预处理的样本分别作为模型输入信息，并对输出结果做了对比实验。选择了表层温度（℃）、盐度、溶解氧（mg/L）、p H、浊度（NTU）、氨氮（μg/L）、硝氮（μg/L）、亚硝氮（μg/L）和磷酸盐（μg/L）等9个未经变量优选的监测要素作为ANN模型的输入变量，将Chl-a浓度（μg/L）作为预测量建立映射关系，分别使用单、双隐层ANN建立模型，并选择最优结构进行评价，结果如表8所示。