基于PCA-NARX神经网络的氨氮预测

作者：袁红春; 赵彦涛; 刘金生

来源：大连海洋大学学报, 2018, 33(06): 808-813.

DOI：10.16535/j.cnki.dlhyxb.2018.06.020

• 氨氮预测
• PCA-NARX神经网络
• 主成分分析
• 水产养殖

为准确掌握水产养殖中重要水质参数氨氮的变化趋势,提出了基于PCA-NARX神经网络的氨氮预测模型,用主成分分析法提取的主成分变量作为网络输入,优化网络结构,以中华绒螯蟹Eriocheir sinensis的养殖水体为例,建立了PCA-NARX网络模型,并与NAR、NARX网络模型进行了对比试验。结果表明:PCA-NARX模型在24 h和48 h内均方根误差(RMSE)最小,较NAR网络模型减少24. 39%,较NARX网络模型减少41. 94%;总体在48 h之内,PCA-NARX网络模型相对于NAR、NARX网络模型具有更好的泛化能力,对氨氮的预测性能较好。本试验结果可为中华绒螯蟹养殖水体的氨氮调控提供参考依据。

• 单位
  生命学院; 上海海洋大学