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[1]马晓涛,温继文,陈英义.基于ARIMA和RBF神经网络模型的溶解氧预测分析[J].江苏农业科学,2015,43(05):413-415.
　Ma Xiaotao,et al.Prediction of dissolved oxygen based on ARIMA model and RBF network model[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(05):413-415.
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基于ARIMA和RBF神经网络模型的溶解氧预测分析(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第43卷
期数:
2015年05期
页码:
413-415
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2015-05-25

文章信息/Info

Title:
Prediction of dissolved oxygen based on ARIMA model and RBF network model
作者:
马晓涛1;  温继文1;  陈英义2
1.北京林业大学经济管理学院，北京 100083； 2.中国农业大学电气与工程学院，北京 100083
Author(s):
Ma Xiaotao; et al
关键词:
溶解氧; ARIMA模型; REF神经网络模型
Keywords:
-
分类号:
S126
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
结合江苏省宜兴市蟹养殖实地采集的数据，采用ARIMA模型对溶解氧进行预测，反映溶解氧周期性变化趋势。采用RBF神经网络对非线性残差部分进行预测。结果表明，组合模型较单一模型而言，预测结果更加全面、准确，提高了溶解氧预测的精度，并通过预测结果找出溶解氧变化规律。
Abstract:
-

参考文献/References:

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[10]王琦,陈秋颖,王艳,等.凌河流域不同时期水环境质量评价[J].江苏农业科学,2018,46(05):250.
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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2014-06-17
基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金(编号：11YJAZH098)；北京林业大学青年科技启动基金(编号：JGTD2014-01)；山东省自主创新专项资金(编号：2012CX90204)。
作者简介：马晓涛(1990—)，女，北京人，硕士研究生，主要从事商务智能与数据挖掘研究。E-mail：11502325@qq.com。
通信作者：温继文，博士，副教授，主要从事信息服务、数据挖掘与商务智能研究。E-mail：wjwlinda@163.com
更新日期/Last Update: 2015-05-25