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养殖水体溶解氧含量预测研究

文献类型： 中文期刊

作者： 徐慧 1 ; 邓浩然 2 ; 王忠培 2 ; 周乐乐 2 ; 钱蓉 2 ;

作者机构： 1.芜湖职业技术学院信息与人工智能学院

2.安徽省农业科学院 农业经济与信息研究所

关键词： 养殖水体;溶解氧含量;长短时记忆网络;预测模型

期刊名称： 浙江农业科学

ISSN： 0528-9017

年卷期： 2025 年 66 卷 001 期

页码： 184-188

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。

  • 相关文献

[1]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

[2]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

[3]小球藻对养殖水体水质净化作用的研究. 杨坤,卢文轩. 2014

[4]基于腐烂指数的草莓采后货架期预测模型. 张福生,何成芳,朱鸿杰. 2016

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