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摘要
溶解氧浓度是渔业养殖水质安全的重要指标,也是影响养殖水产品健康的关键因素,对其进行实时监测和预测具有重要意义。溶解氧受环境中pH值等参数影响,针对溶解氧的变化情况该文采用MIPSORBF(互信息_粒子群RBF神经网络)算法对渔业养殖环境溶解氧含量进行预测,首先采用互信息理论MI降低两个随机变量统计的相关性;然后采用径向基函数RBF神经网络算法对渔业养殖水环境中溶解氧变化趋势进行预测;最后采用粒子群算法PSO对RBF神经网络的模型参数进行优化,并利用该模型对渔业养殖溶解氧变化趋势进行预测。经实验验证表明,多参数远程监测系统稳定性好,基于MIPSORBF的溶解氧预测算法预测效果良好,为渔业养殖提供了良好的参考价值。
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单位天津理工大学; 电子工程学院
