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模糊方法改進(jìn)的反向傳輸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)南美白對(duì)蝦養(yǎng)殖的水質(zhì)

發(fā)布時(shí)間:2018-12-20 22:13
【摘要】:在南美白對(duì)蝦高密度、規(guī);瘒琉B(yǎng)殖生產(chǎn)中,水質(zhì)參數(shù)的監(jiān)測(cè)、評(píng)價(jià)及預(yù)警是至關(guān)重要的。以杭州市某南美白對(duì)蝦基地日常養(yǎng)殖水質(zhì)為研究對(duì)象,選取溫度、pH值、溶解氧、氧化還原電位等4項(xiàng)指標(biāo)作為預(yù)測(cè)參數(shù),建立拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為40-14-4的3層前饋反向傳輸(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,即以連續(xù)10個(gè)時(shí)間單位的預(yù)測(cè)變量為輸入層,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為14個(gè),輸出層變量為溫度、pH值、溶解氧和氧化還原電位。為克服傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的收斂速度慢、易陷入震蕩和泛化能力不強(qiáng)等缺點(diǎn),采用模糊方法優(yōu)化了自適應(yīng)變步長(zhǎng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,縮短了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間,提高了網(wǎng)絡(luò)收斂效率與穩(wěn)定度。結(jié)果表明,以模糊方法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FABPM)方法具有收斂速度快、預(yù)測(cè)精度高、穩(wěn)定度好等特點(diǎn),對(duì)選取的4項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)都給出了較好的訓(xùn)練與預(yù)測(cè)結(jié)果,預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差小于2.5%,從而為水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)提供了一種新方法。
[Abstract]:The monitoring, evaluation and early warning of water quality parameters are very important in the production of high density and large scale ponds of Penaeus vannamei (Penaeus vannamei). The daily water quality of Penaeus vannamei (Penaeus vannamei) base in Hangzhou was studied. Four indexes, such as temperature, pH value, dissolved oxygen, redox potential and so on, were selected as prediction parameters. A three-layer feedforward and backward transmission (back propagation,BP) neural network model with topological structure of 40-14-4 is established. The input layer is a prediction variable of 10 consecutive time units, the number of hidden layer nodes is 14, the output layer variable is temperature, and the pH value is the output layer variable. Dissolved oxygen and redox potential. In order to overcome the disadvantages of the traditional BP neural network, such as slow convergence speed, easy to fall into turbulence and weak generalization ability, the adaptive variable step size BP neural network algorithm is optimized by fuzzy method, which shortens the training time of BP neural network. The convergence efficiency and stability of the network are improved. The results show that the improved BP neural network (FABPM) method based on fuzzy method has the advantages of fast convergence, high prediction accuracy and good stability. The four selected water quality indexes are well trained and predicted. The average relative error of prediction is less than 2.5, which provides a new method for the prediction and evaluation of aquaculture water quality.
【作者單位】: 浙江大學(xué)城市學(xué)院信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】:浙江省重大科技專項(xiàng)(2012C03009-2) 杭州市科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(20140432B08)
【分類號(hào)】:S959;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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