基于SSA-LSTM模型的黄鳝池溶氧预测研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 林彬彬

作者： 林彬彬;袁泉;田志新;潘显斌;周文宗;徐震

作者机构：

关键词： 溶氧预测;LSTM;麻雀搜索算法;黄鳝养殖

期刊名称： 渔业现代化

ISSN： 1007-9580

年卷期： 2023 年 50 卷 001 期

页码： 71-79

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 溶氧含量是影响黄鳝养殖的重要因素,为提高黄鳝池溶氧浓度的预测精度,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)和长短期记忆神经网络(LSTM)的黄鳝池溶氧浓度预测模型,即利用SSA算法优化LSTM模型的超参数后,对循环水黄鳝养殖池的溶氧浓度进行预测.结果显示:基于SSA-LSTM模型的预测准确率为96.77%,相较于对照模型LSTM、门控循环单元(GRU)、粒子群算法-长短期记忆神经网络(PSO-LSTM)分别提升了2.09%、3.34%、0.55%.该模型其他指标均方误差(EMSE)、平均绝对误差(EMAE)、均方根误差(ERMSE)分别为0.67、0.53、0.81,相较于对照模型也有明显下降.研究表明,利用SSA-LSTM模型预测黄鳝池溶氧浓度具有良好的准确性和鲁棒性,可以为黄鳝养殖中水质参数精准调控提供依据.

分类号： S959%TP391.7

  • 相关文献

[1]基于ISSA-LSTM的黄鳝池溶氧量多参数预测. 林彬彬,徐震,袁泉,田志新. 2024

[2]面向黄鳝养殖的自主移动投喂机器人研制. 刘治鑫,赖磊捷,袁泉,周文宗,徐震. 2023

[3]基于LightGBM-SSA-ELM的新疆羊舍CO_2浓度预测. 尹航,吕佳威,陈耀聪,岑红蕾,李景彬,刘双印. 2022

[4]基于ESSA-LSTM的养殖工船水质溶解氧预测方法研究. 洪永强,谢永和,刘鲁强,董韶光,李德堂,王云杰,姜旭阳,张佳奇,王君,高炜鹏,陈卿. 2024

[5]基于SSA-LSTM的玉米土壤含氧量预测模型. 于珍珍,邹华芬,于德水,汪春,刘天祥,张欣悦. 2022

[6]基于改进的SSA优化BP神经网络的导水断裂带高度预测. 王耀国,李勇永,郭涛. 2023

[7]基于PCA-LSTM小麦叶片水分检测研究. 赵东东,赵雅丽,赵秉强,崔东云,丁筱玲. 2019

[8]基于时间序列与横截面数据的吉林省水稻产量预测对比分析. 陈威,祁伟彦,袁福香,李哲敏. 2018

[9]基于优化的长短时记忆神经网络牧群采食量估测模型. 孟云琪,宣传忠,张蒙秦,樊先涛,布库. 2022

[10]融合Transformer和LSTM的蓝莓根区土壤含水量预测模型. 王亿,曹姗姗,孙伟,胡博,古丽米拉·克孜尔别克,孔繁涛. 2024

[11]基于LSTM的气候变化对中西太平洋围网黄鳍金枪鱼和鲣CPUE影响的滞后效应. 张健,宋厚成,刘文俊,石建高. 2024

[12]冬小麦需水量的预测模型对比分析. 杜云,张婧婧,雷嘉诚,李博,李永福. 2024

[13]东北三省粮食需求量预测与未来黑土地耕地质量提升思考. 邸佳颖,王盛威,刘红芳,付海美,熊露,庄家煜,张淑香. 2024

[14]基于地理过程的土壤侵蚀分区模型构建与应用. 刘瑞祥,周艳兵,潘瑜春,郜允兵,刘亚雪. 2025

作者其他论文 更多>>

微信小程序