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摘要
基于邻域粗糙集对影响虾塘水温变化的气象因子进行选择，并选取模型预测虾塘水温，为南美白对虾养殖趋利避害提供科学参考。首先，将平均气温、最高气温、最低气温、降水量、气压、2 min风速、10 min风速和瞬时风速等8个气象因子组合输入SFNN模型(单隐层前馈神经网络模型)、高斯回归模型和岭回归模型进行虾塘水温预测，选取预测效果最好的SFNN模型为本研究预测模型。然后，运用邻域粗糙集和熵理论，考虑气象因子和虾塘水温之间的相关性、冗余性和交互性，选出影响虾塘水温变化的主要气象因子。最后，利用选出的主要气象因子和SFNN模型实现虾塘水温预测。将基于邻域粗糙集选出的5个气象因子组合与8个气象因子组合，以及8个气象单因子分别输入SFNN模型，预测结果表明：邻域粗糙集选出的5个气象因子组合预测结果最好，其预测均方根误差、均方误差、平均绝对误差最小，分别为1.121 1、1.256 9和0.893 8,决定系数(R2)为0.791 6;在气象单因子中，气压对虾塘水温的预测结果较好。因此，基于邻域粗糙集选出的5个气象因子组合，通过SFNN模型进行虾塘水温预测结果最好，此方法在南美白对虾养殖趋利避害、防灾减灾中具有一定的实用价值。
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单位广西壮族自治区气象信息中心; 广西民族大学; 广西壮族自治区气象科学研究所
