基于LSTM的养殖水体溶解氧含量预测

邓浩然¹; 程询²; 周乐乐¹; 段国庆³; 王忠培¹; 何吉祥³; 钱蓉¹; 《安徽科技学院学报 》 2025

摘要：为精准预测养殖水体溶解氧含量，以研究区6月份的8 640个数据为基础数据源，利用单因子、多因子、选择因子分别结合长短时记忆神经网络算法构建养殖水体的溶解氧含量预测模型，并对预测效果进行对比分析。结果表明，基于单因子和选择因子构建的未来1 h LSTM养殖水体溶解氧含量预测模型预测集决定系数R²分别可达0.898、0.900,有较好的预测效果。但养殖水体溶解氧含量预测的影响因子众多，在预测模型的构建过程中需要注意建模因子的选择，合适的建模因子的选择可以提升预测精度，反之，降低预测精度。

关键词： 养殖水体 溶解氧含量 长短时记忆神经网络