產(chǎn)量和換水量分別是池塘養(yǎng)魚經(jīng)濟效益和生態(tài)影響的重要衡量指標。為探討影響常規(guī)魚類養(yǎng)殖產(chǎn)量和換水量的主要因子,建立基于反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)算法的預測模型,通過調查獲得51組關于混養(yǎng)草魚(Ctenopharyngodon idellus)、鯽魚(Carassius auratus)、鯉魚(Cyprinus carpio)池塘的完整管理信息。經(jīng)主成分分析(PCA),草魚放養(yǎng)密度、鯽魚放養(yǎng)密度、鯽魚放養(yǎng)規(guī)格、鯉魚捕撈規(guī)格、鳙魚(Aristichthys nobilis)捕撈規(guī)格、鯉魚產(chǎn)量、塘租費、苗種費、飼料費、電費、調水費、病害防治費、人工費、水深及是否發(fā)生藍藻等15個參數(shù)均被篩選入放養(yǎng)魚類總產(chǎn)量和夏季換水量模型中。放養(yǎng)魚類總產(chǎn)量模型中還篩選進鯽魚產(chǎn)量、鳙魚產(chǎn)量和增氧方式3個參數(shù)。夏季換水量模型中還篩選進鯉魚放養(yǎng)密度和鰱(Hypophthalmichthys molitrix)、鳙放養(yǎng)時間2個參數(shù)。隨機選取45組數(shù)據(jù)采用BP-ANN算法建模并預測另外6組數(shù)據(jù)。結果顯示,放養(yǎng)魚類總產(chǎn)量模型相對誤差(RE)最大為8.40%,絕對誤差(AE)最大為2.53 t/hm²

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【文章目錄】：
1 材料和方法
    1.1 數(shù)據(jù)來源
    1.2 主成分篩選關鍵參數(shù)
    1.3 BP-ANN模型的建立
    1.4 模型性能的檢驗
2 結果與分析
    2.1 主成分數(shù)據(jù)篩選
    2.2 放養(yǎng)魚類總產(chǎn)量模型的RE、AE、MAE和MRE值
    2.3 夏季換水量模型的RE、AE和MAE值
    2.4 2種模型的R2和MSE值
3 結論與討論



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