摘要
水体氨氮是影响水产养殖质量和产量的关键参数之一。然而,池塘养殖环境复杂多变,氨氮含量影响因子众多,且各因子之间相互关联并呈现非线性变化,同时,获取的数据存在大量噪声。因此,采用数学方法及传统神经网络很难精准预测氨氮含量,且在进行数据训练时存在局部收敛和计算效率差的问题。针对上述问题,首先,通过主成分分析筛选影响氨氮含量变化的主要因子作为模型输入,利用小波阈值方法实现噪声消除;然后,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)并结合多变量深度信念网络(multi-variable deep belief network, MDBN)预测模型,对池塘养殖水体溶解氧预测,并与传统最小二乘支持向量机、BP神经网络、DBNs(deep belief networks)模型进行了比较分析。研究结果表明,该文所提方法其平均百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为0.1172,与传统最小二乘支持向量机、BP神经网络、DBNs方法进行对比,其MAPE分别降低了0.285 9、0.214 6、0.013 9。除此之外,随着样本数量增加,其模型绝对误差不断降低。因此,该文所提方法具有高的预测精度及泛化性能,研究可为池塘水体氨氮含量精准预测提供理论依据和参数支持。
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单位农业部; 中国农业大学