Прогнозирование численности Microcystis aeruginosa на основе правил нечеткой логики и нечетких нейронных сетей

Описана процедура поиска потенциальных предикторов и создания прогнозных правил нечеткой логики и нечетких нейронных сетей для последующего прогнозирования вспышек численности синезеленой водоросли M. aeruginosa. В результате натурных наблюдений ряда биотических и абиотических параметров водной среды, проведенных на озере Смолино (г. Челябинск) за теплый период 2009 и 2011 года получены временные ряды численности M. aeruginosa и значений сопутствующих параметров. С помощью кросс-корреляционного анализа данных установлено, что потенциальными предикторами квазипериодических колебаний численности M. aeruginosa с периодом 12–20 дней могут выступать численность водоросли P. duplex , температура воды и концентрация нитрат-иона. По результатам кросс-корреляционного анализа заданы прогнозные правила и функции принадлежности в диапазоне изменений предиктанта и предиктора от нуля до 1. Для «автоматического» задания прогнозных правил и функций принадлежности с помощью специально написанной программы произведено обучение нечеткой нейронной сети на данных о значениях предиктанта и отобранных в ходе предварительного анализа параметров-предикторов. Для сравнения результатов дополнительно осуществлена линейная экстраполяция данных о численности предиктанта. Выявлено, что экстраполяционный прогноз хорошо работает на квазилинейных интервалах изменения численности, а алгоритмы нечеткой логики потенциально способны определить время наступления интенсивных вспышек численности предиктанта.