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摘要:
以BP神经网络为基础,建立了凡纳滨对虾养殖水质预测模型.采用3层结构,通过灵敏度分析得到网络的输入变量,在确定了模型的各结构参数后,建立了凡纳滨对虾养殖水质预测模型,并根据整个对虾养殖周期内的水质监测数据对模型进行了训练和仿真.结果显示,水质的实测值与预测值之间的相关系数为0.9918,预测误差率结果显示,最大误差率为4.37%,最小误差率为0.12%,平均误差率为1.20%,总体预测结果较好.BP神经网络能够以较高精度预测养殖水质状况,为水质恶化的早期预报提供了有效途径.
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文献信息
篇名 人工神经网络在凡纳滨对虾养殖水质预测中的应用研究
来源期刊 中国海洋大学学报(自然科学版) 学科 农学
关键词 人工神经网络 BP神经网络 水质预测 凡纳滨对虾
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 28-33
页数 6页 分类号 S949
字数 4729字 语种 中文
DOI
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 宋协法 中国海洋大学水产学院 65 569 14.0 20.0
2 万荣 中国海洋大学水产学院 63 598 14.0 20.0
3 高磊 9 41 4.0 6.0
4 马真 中国海洋大学水产学院 4 37 4.0 4.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
BP神经网络
水质预测
凡纳滨对虾
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
中国海洋大学学报(自然科学版)
月刊
1672-5174
37-1414/P
大16开
青岛市松岭路238号
24-31
1959
chi
出版文献量(篇)
4553
总下载数(次)
21
总被引数(次)
47584
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