《浙江农业科学
》
2025
摘要:溶解氧作为水产养殖中较为关键的水质因子,与水产品的产量和质量息息相关,精准预测溶解氧含量及变化,对于保证水产养殖的安全具有较大的意义。该研究首先对采集的养殖水体的溶解氧数据进行预处理,再结合长短时记忆网络(LSTM)算法构建养殖水体溶解氧含量的预测模型来预测未来不同时刻的溶解氧浓度数据,通过不同的预测精度指标,来验证养殖水体溶解氧含量预测模型的预测精度,以期为后续养殖水体溶解氧含量预测的相关研究提供参考。
关键词:
养殖水体
溶解氧含量
长短时记忆网络
预测模型