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[1]施珮,袁永明,张红燕,等.GRNN和Elman神经网络在水体溶解氧预测中的应用[J].江苏农业科学,2017,45(23):217-221.
　Shi Pei,et al.Application of GRNN and Elman neural network in water dissolved oxygen prediction[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(23):217-221.
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GRNN和Elman神经网络在水体溶解氧预测中的应用(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第45卷
期数:
2017年23期
页码:
217-221
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2017-12-05

文章信息/Info

Title:
Application of GRNN and Elman neural network in water dissolved oxygen prediction
作者:
施珮; 袁永明; 张红燕; 贺艳辉
中国水产科学研究院淡水渔业研究中心/农业部淡水渔业和种质资源利用重点实验室，江苏无锡 214081
Author(s):
Shi Pei; et al
关键词:
溶解氧; GRNN神经网络; Elman神经网络; BP神经网络; 水产养殖管理
Keywords:
-
分类号:
S126
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
针对池塘溶解氧浓度受较多因素影响的复杂性，选择基于广义回归网络(general regression neural network，简称GRNN)、Elman神经网络和BP(back propagation)神经网络算法构建关于溶解氧的预测模型，并将模型应用于水产养殖池塘溶解氧的预测中，力求找到能够长期预测池塘溶解氧浓度的有效方法。研究结果表明，GRNN和Elman神经网络模型的拟合效果均比BPNN(back propagation neural network)的拟合效果好，且有较高的预测精度，平均相对误差绝对值分别为7.48%、11.03%。同时，GRNN和Elman网络模型的算法稳定，计算复杂性低，因此2个模型适合对溶解氧浓度进行预测，有一定的应用价值，可以为水产养殖管理提供依据。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2016-06-21
基金项目：现代农业产业技术体系专项(编号：CARS-49)；中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(编号：2015JBFM22)。
作者简介：施珮(1988—)，女，安徽宣城人，博士研究生，助理研究员，研究方向为渔业信息化。Tel：(0510)85550245；E-mail：ship@ffrc.cn。
通信作者：袁永明，研究员，研究方向为渔业经济与渔业信息。Tel：(0510)85569021；E-mail：yuan@ffrc.cn。
更新日期/Last Update: 2017-12-05