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基于LSTM的养殖水体溶解氧含量预测

文献类型: 中文期刊

作者: 邓浩然1 1 ; 程询2 2 ; 周乐乐1 2 ; 段国庆3 2 ; 王忠培1 2 ; 何吉祥3 2 ; 钱蓉1 2 ;

作者机构: 1.1.安徽省农业科学院农业经济与信息研究所

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关键词: 养殖水体;溶解氧含量;长短时记忆神经网络

期刊名称: 安徽科技学院学报

ISSN: 1673-8772

年卷期: 2025 年 39 卷 004 期

页码: 95-100

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。

  • 相关文献

[1]养殖水体溶解氧含量预测研究. 徐慧,邓浩然,王忠培,周乐乐,钱蓉. 2025

[2]基于NAR神经网络对养殖水体亚硝酸盐预测模型的研究. 汪翔,何吉祥,佘磊,张静. 2015

[3]Elman网络在养殖水体氨氮预测中的应用研究. 汪翔,何吉祥,佘磊,张静. 2015

[4]小球藻对养殖水体水质净化作用的研究. 杨坤,卢文轩. 2014

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