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摘要
为提高溶氧量的多参数预测精度，文中基于改进的麻雀搜索算法（ISSA）与长短期记忆神经网络（LSTM）建立ISSA-LSTM溶氧量预测模型，并应用于上海市农业科学院黄鳝养殖池溶氧量预测。文中利用混沌映射、透镜成像反向学习、自适应调节和柯西变异对麻雀搜索算法进行优化，通过小波变换进行数据预处理，并利用主成分分析法确定模型训练的输入参数。训练结果表明，相关系数、均方根误差、均方误差和平均绝对误差分别为0.911、1.392 mg/L、1.938 mg/L和0.992 mg/L，均优于对照模型。模型输入参数的选择对模型预测结果也会产生影响，使用与溶氧量中等相关和强相关的参数同时作为输入参数的模型预测效果是最优的。这些结果为溶氧量多参数预测模型的发展提供了新的视角，起到了促进作用。
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