湖北农业科学
湖北農業科學
호북농업과학
2013年
1期
143-146
,共4页
袁琦%黄建清%符新%翁绍捷
袁琦%黃建清%符新%翁紹捷
원기%황건청%부신%옹소첩
神经网络%自适应BP算法%预测模型%pH%水产养殖%水质
神經網絡%自適應BP算法%預測模型%pH%水產養殖%水質
신경망락%자괄응BP산법%예측모형%pH%수산양식%수질
neural network%self-adaptive BP algorithm%prediction model%pH%aquaculture%water quality
水产养殖池塘是一个多变量、非线性和大时延系统,很难用传统方法建立水质预测的精确模型.神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,非常适合处理水质预测等复杂问题.利用BP神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB神经网络工具箱建立了水产养殖水环境因子pH值预测模型.在预测模型中输入测试样本,将预测结果与实测值进行比较,平均相对误差小于1％.结果表明,所构建的基于自适应BP算法的水产养殖水质预测模型具有良好的精确性和准确性,能有效地预测养殖池塘的水质状况.
水產養殖池塘是一箇多變量、非線性和大時延繫統,很難用傳統方法建立水質預測的精確模型.神經網絡具有良好的非線性函數逼近能力,非常適閤處理水質預測等複雜問題.利用BP神經網絡模型,通過自適應的動態學習方法和模型優化,採用MATLAB神經網絡工具箱建立瞭水產養殖水環境因子pH值預測模型.在預測模型中輸入測試樣本,將預測結果與實測值進行比較,平均相對誤差小于1％.結果錶明,所構建的基于自適應BP算法的水產養殖水質預測模型具有良好的精確性和準確性,能有效地預測養殖池塘的水質狀況.
수산양식지당시일개다변량、비선성화대시연계통,흔난용전통방법건립수질예측적정학모형.신경망락구유량호적비선성함수핍근능력,비상괄합처리수질예측등복잡문제.이용BP신경망락모형,통과자괄응적동태학습방법화모형우화,채용MATLAB신경망락공구상건립료수산양식수배경인자pH치예측모형.재예측모형중수입측시양본,장예측결과여실측치진행비교,평균상대오차소우1％.결과표명,소구건적기우자괄응BP산법적수산양식수질예측모형구유량호적정학성화준학성,능유효지예측양식지당적수질상황.
