文献类型： 中文期刊
作者： 施珮 1 ; 袁永明 2 ; 张红燕 2 ; 贺艳辉 3 ;
作者机构： 1.中国水产科学研究院淡水渔业研究中心/农业部淡水渔业和种质资源利用重点实验室
2.;中国水产科学研究院淡水渔业研究中心/农业部淡水渔业和种质资源利用重点实验室
3.;中国水产科学研究院淡水渔业研究中心/农业部淡水渔业和种质资源利用重点实验室;
关键词： 溶解氧;GRNN神经网络;Elman神经网络;BP神经网络;水产养殖管理
期刊名称： 江苏农业科学
ISSN： 1002-1302
年卷期： 2017 年 23 期
页码： 217-221
收录情况： 北大核心
摘要： 针对池塘溶解氧浓度受较多因素影响的复杂性,选择基于广义回归网络(general regression neural network,简称GRNN)、Elman神经网络和BP(back propagation)神经网络算法构建关于溶解氧的预测模型,并将模型应用于水产养殖池塘溶解氧的预测中,力求找到能够长期预测池塘溶解氧浓度的有效方法。研究结果表明,GRNN和Elman神经网络模型的拟合效果均比BPNN(back propagation neural network)的拟合效果好,且有较高的预测精度,平均相对误差绝对值分别为7.48%、11.03%。同时,GRNN和Elman网络模型的算法稳定,计算复杂性低,因此2个模型适合对溶解氧浓度进行预测,有一定的应用价值,可以为水产养殖管理提供依据。
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