基于神经网络和遗传算法的池塘溶解氧预测模型
기우신경망락화유전산법적지당용해양예측모형
A prediction model for dissolved oxygen level in a fish pond based on combination of neural network and genetic algorithm
  • 万方数据
    大连海洋大学学报 대련해양대학학보
    JOURNAL OF DALIAN FISHERIES UNIVERSITY
    2011年 3期 264-267 ,共4页

    缪新颖%葛廷友%高%王建彬

    무신영%갈정우%고%왕건빈

    溶解氧%Levenberg-marquardt算法%遗传算法%预测模型 溶解氧%Levenberg-marquardt算法%遺傳算法%預測模型
    용해양%Levenberg-marquardt산법%유전산법%예측모형
    水产养殖池塘是一个多变量、非线性和大时延系统,其中溶解氧的预测也是一个复杂的问题.针对大连某水产养殖池塘,作者建立了一个基于Levenberg-Marquardt(LM)神经网络和遗传算法(GA)的溶解氧预测模型GA-LM,并将该模型与传统的BP神经网络进行比较分析.结果表明:使用本研究中建立的GA-LM模型预测的溶解氧值和实际测定值吻合较好,预测更为精准,运行时间明显减少.
    수산양식지당시일개다변량、비선성화대시연계통,기중용해양적예측야시일개복잡적문제.침대대련모수산양식지당,작자건립료일개기우Levenberg-Marquardt(LM)신경망락화유전산법(GA)적용해양예측모형GA-LM,병장해모형여전통적BP신경망락진행비교분석.결과표명:사용본연구중건립적GA-LM모형예측적용해양치화실제측정치문합교호,예측경위정준,운행시간명현감소.
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