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摘要:
通过对养殖池中影响溶氧变化因子的分析,选择溶氧、水深(cm)…水温度等9项因子作为输入参数,建立了溶氧预测模型.在该模型中,采用LMBP算法对BP神经网络进行优化,解决了BP神经网络的训练存在陷入局部最小点或训练速度慢等问题,提高了网络训练速度、保证了预测精度,具有较好的实用价值并可应用于其它水质因子的预测.
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文献信息
篇名 集约化水产养殖溶氧预测模型及其实现
来源期刊 自动化技术与应用 学科 工学
关键词 溶解氧 神经网络 预测模型 优化算法
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 控制理论与应用
研究方向 页码范围 1-3,41
页数 4页 分类号 TP13
字数 3140字 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高艳萍 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
溶解氧
神经网络
预测模型
优化算法
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
自动化技术与应用
月刊
1003-7241
23-1474/TP
大16开
哈尔滨市开发区汉水路165号
14-37
1982
chi
出版文献量(篇)
8131
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24
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