罗非鱼池塘养殖溶解氧预测研究

• 作者: 张红燕 施珮 袁永明 贺艳辉
• 来源期刊: 中国农学通报
• 学科: 工学
• 关键词: 溶解氧 粒子群算法 BP神经网络 优化 罗非鱼池塘养殖
• 年，卷（期）: 2016,（29）
• 所属期刊栏目: 水产·渔业
• 页码范围: 22-28
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为及时有效地掌握池塘养殖中溶解氧浓度的变化趋势,保障罗非鱼稳定高效养殖,在对罗非鱼池塘养殖实际情况进行研究和分析的基础上,采用粒子群算法对BP神经网络模型进行参数优化,针对无锡市2015年8月23-11月4日这段时间内南泉实验基地的水产养殖溶解氧进行预测.同时,将粒子群优化BP神经网络模型与BP神经网络模型的训练结果和预测结果进行对比.研究结果表明,PSO-BP优化模型的训练和预测结果远远优于普通BP神经网络模型,除异常点外,误差率基本均低于0.5％.同时,该模型收敛速度快,计算复杂性低,能够较好的体现和预测罗非鱼池塘养殖的溶解氧趋势,也为其他水质指标的预测提供了研究方向.