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基于自适应模糊神经网络的鱼类投喂预测方法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 陈澜 1 ; 杨信廷 1 ; 孙传恒 1 ; 王以忠 1 ; 徐大明 1 ; 周超 1 ;

作者机构： 1.天津科技大学电子信息及自动化学院;北京农业信息技术研究中心农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室农业农村部农业信息技术重点实验室

关键词： ANFIS;精准投喂;水温;体重;水产养殖

期刊名称： 中国农业科技导报

ISSN： 1008-0864

年卷期： 2020 年 02 期

页码： 91-100

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 在集约化水产养殖中,鱼类的投喂水平直接关系到养殖效率和生产成本。针对当前水产养殖中存在的投喂量不合理、饲料浪费严重的问题,以实现投喂量的精准预测为目的,提出了一种基于自适应模糊神经网络的鱼类投喂量预测方法。该方法以罗非鱼为研究对象,选择水温和鱼的平均体重2个因素作为输入变量,利用混合学习方法,通过训练和学习获得最优模糊规则库,基于自适应神经网络模糊推理系统(adaptive network fuzzy inference system,ANFIS)建立投喂量预测模型,取得了较好的预测效果。基于ANFIS的投喂量预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为1.18、0.74和0.003 1,均远远小于原始模糊推理投喂量预测模型的指标值,其网络预测能力优于原始模糊推理预测模型。因此,该模型不仅可以在无监督条件下对鱼进行科学投喂,节省人力成本,而且能为合理的投喂提供技术支撑和理论支持。

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