基于PCA-NARX神经网络的溶解氧预测

• 作者: 袁红春 赵彦涛 黄俊豪
• 来源期刊: 山东农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 溶解氧预测 NARX神经网络 主成分分析
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 902-907
• 页数: 6页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 3843字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2324.2019.05.037

摘要

溶解氧是水产养殖中的一项重要水质参数,为了准确掌握溶解氧的变化趋势,提出了基于PCA-NARX神经网络的溶解氧预测模型.通过主成分分析法提取的主成分变量作为网络输入,优化了网络结构,并根据渔业养殖用水溶解氧标准,进行了NAR、NARX模型对溶解氧的短期(64 h)预测实验对比,仿真结果表明:PCA-NARX模型在16 h内均方根误差(RMSE)最小;32、48 h内,NAR模型与PCA-NARX模型预测精度基本一致;总体64 h之内,PCA-NARX模型相对于NAR、NARX模型具有更好的泛化能力,对溶解氧的预测性能较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁红春	上海海洋大学信息学院	42	100	6.0	8.0
2	赵彦涛	上海海洋大学信息学院	2	6	1.0	2.0
3	黄俊豪	上海海洋大学信息学院	2	0	0.0	0.0