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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">TACS</journal-id><journal-title-group><journal-title>Technology and Application of Computer Science</journal-title></journal-title-group><issn>2998-8926</issn><eissn>2998-8934</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/TACS.2026010012</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>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</title><url>https://artdesignp.com/journal/TACS/3/1/10.61369/TACS.2026010012</url><author>谭晓楠</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2026</year></pub-date><volume>3</volume><issue>1</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2026-01-14</published-time></date></history><abstract>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。</abstract><keywords>BP 神经网络,自适应参数,海洋灾害预警,青岛近海监测</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 张梦茹. BP 神经网络在换热站自动控制系统中的应用研究[D]. 河北建筑工程学院,2023.[2] 唐宇, 黄海龙, 娄玲玉, 等. 误差逆传播的调和釜温度自适应调控技术研究[J]. 机械设计与制造,2025(11):173-177.[3] 曹卫东, 倪建军, 姜博严. 支持大数据的参数自适应支持向量回归方法[J]. 计算机集成制造系统,2023,29(2):511-521.[4] 吕旭阳. 基于神经网络的高精度量子光源温控系统及控温算法研究[D]. 山西: 山西大学,2024.[5] 陈一. 深度Spiking 神经网络模型及其算法研究[D]. 四川: 电子科技大学,2023.[6] 陈佳丽. 基于神经网络的轴流压气机失速预警研究[D]. 江西: 江西理工大学,2022.[7] 李宗萱. 波浪滑翔器自适应航向控制研究[D]. 青岛科技大学,2022.[8] 刘子华, 尤中义, 刘玖芬, 等. 基于BP 神经网络模型的黄海水体叶绿素a 质量浓度反演[J]. 现代地质,2025,39(2):420-428.[9] 郑斌. 基于卷积神经网络融合扩展卡尔曼滤波的拖缆姿态解算算法研究[D]. 吉林: 吉林大学,2022.[10] 黄子豪. 水声信号调制方式智能识别方法研究[D]. 山东: 青岛科技大学,2022.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
