基于GA-BP神经网络的池塘养殖水温短期预测系统

• 作者: 于辉辉 张超 成艳君 程倩倩 陈英义
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 水产养殖 水温预测系统 主成分分析 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 172-178
• 页数: 7页
• 分类号: TP391|S95
• 字数: 4130字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2017.08.019

摘要

为解决传统的水温小样本非实时预测方法预测精度低、鲁棒性差等问题,基于物联网实时数据,提出了遗传算法(GA)优化BP神经网络的池塘养殖水温短期预测方法,并在此基础上设计开发了池塘养殖水温预测系统,首先采用主成分分析法筛选出影响池塘水温的关键影响因子,减少输入元素;然后使用遗传算法对初始权重和阈值进行优化,获取最优参数并构建了基于BP神经网络的水温预测模型;最后采用Java语言开发了基于B/S体系结构的预测系统.该系统在江苏省宜兴市河蟹养殖池塘进行了预测验证.结果表明:该系统在短期的水温预测中具有准确的预测效果,与传统的BP神经网络算法相比,研究内容评价指标平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和误差均方根(MSE)分别为0.1968、0.007 9和0.059 2,均优于单一BP神经网络预测,可满足实际的养殖池塘水温管理需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张超	中国农业大学信息与电气工程学院	110	973	17.0	24.0
2	陈英义	中国农业大学信息与电气工程学院	35	297	11.0	15.0
6	程倩倩	中国农业大学信息与电气工程学院	3	33	2.0	3.0
10	于辉辉	中国农业大学信息与电气工程学院	5	53	5.0	5.0
14	成艳君	中国农业大学信息与电气工程学院	3	22	2.0	3.0