基于MEC-BP神经网络在水产养殖水质预测中的应用

• 作者: 杨争光 范良忠
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 地球科学
• 关键词: 溶解氧 水质预测 BP神经网络 思维进化算法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: X832
• 字数: 3206字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.06.007

摘要

溶解氧作为水产养殖中最为重要且最容易控制的水质参数,其关系到养殖的成败,如果能精确掌握溶解氧的变化规律,可大大降低养殖风险,增加养殖成功率。本文综合考虑相关水质参数,建立BP神经网络水质预测模型,并在此基础上,构建基于思维进化算法( Mind Evolutionary Computation,MEC)的BP神经网络水质预测模型,通过对广西茅尾海海域的水质历史数据进行仿真实验,结果表明,思维进化BP神经网络预测值的精确度和准确度要高于BP神经网络。因此,将该算法应用于水产养殖水质预测是可行的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范良忠	浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院	21	205	8.0	13.0
2	杨争光	太原科技大学电子信息工程学院	1	7	1.0	1.0