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摘要:
在分析了池塘溶解氧影响因素的基础上,利用模糊神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的模糊神经网络预测模型.神经网络模型如采用常规的BP或其它梯度算法,常导致训练时间较长且易陷入局部极小点,本实验采用快速的粒子群优化算法对模糊神经网络进行训练,收敛速度明显加快.实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规BP递推算法的预测精度明显提高,所采用的模型能对溶解氧进行可靠的预测,该方法为研制开发智能水质检测仪以及工厂化养殖工作奠定了基础,对实际生产具有一定的指导意义.
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文献信息
篇名 基于模糊神经网络的池塘溶解氧预测模型
来源期刊 水产学报 学科 农学
关键词 溶解氧 模糊神经网络 粒子群优化算法 预测模型
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 225-229
页数 5页 分类号 S967.4|TP183
字数 3805字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-0615.2006.02.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邓长辉 大连水产学院信息工程学院 8 41 3.0 6.0
2 郭连喜 大连水产学院信息工程学院 12 69 6.0 8.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
溶解氧
模糊神经网络
粒子群优化算法
预测模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水产学报
月刊
1000-0615
31-1283/S
大16开
上海市临港新城沪城环路999号
4-297
1964
chi
出版文献量(篇)
3756
总下载数(次)
11
总被引数(次)
60406
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