TY-JUR A2 - Zhong，Junpei Au - 肖，钟奥 - 鹏，凌溪AU - 陈，易奥 - 刘，昊淮奥 - 王，嘉庆AU - Nie，yangang py - 2017 da - 2017/10/09 ti -基于神经网络SP-4967870 VL - 2017 AB的溶解氧预测方法 - 溶解氧（DO）是溶解在水中的氧，这是水产养殖的重要因素。提出了用PP，LOGSIG和TANSIG激活功能的组合使用BP神经网络方法，用于预测水产养殖的溶解氧。输入层，隐藏层和输出层被详细介绍，包括重量调整过程。连续10天的三个池塘的繁殖数据用于实验;这些池塘位于广西北海，是中国南方的传统水产养殖基地。前7天的数据用于培训，并且后者3天的数据用于测试。与常见预测模型相比，曲线拟合（CF），自动转移（AR），灰色模型（GM）和支持向量机（SVM），实验结果表明，神经网络的预测精度是最高的，并且所有预测值小于误差限制的5％，这可以满足实际应用的需求，其次是AR，GM，SVM和CF.预测模型可以有助于提高水产养殖水质监测水平，这将防止水质的恶化和疾病的爆发。 SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2017/4967870 DO - 10.1155/2017/4967870 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -