基于BP神经元网络的鱼塘溶氧预测模型研究

摘要：

为了能够提高水产养殖中水体溶氧量短期预测精度,提出将遗传算法和反向传播(BP)神经网络相结合的预测模型.根据相关研究,采用对池水含氧量影响较大的几个影响因素,作为预测模型的输入端变化量;BP神经网络优化的阈值和初始权值通过遗传算法来获得,遗传算法具有全局搜索能力.采用改进后的BP神经网络建立起短期鱼塘含氧量预测模型,该方法具有较高的预测精度.

关键词：鱼塘增氧、BP神经网络、短期预测、遗传算法

分类号：TP3;R65

在线出版日期：2017-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：375,174