| 基于主成分分析及GA-LM的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测 |
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| 引用本文： | 姚启,缪新颖.基于主成分分析及GA-LM的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测[J].大连海洋大学学报,2021,36(5):851-858. |
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| 作者姓名： | 姚启 缪新颖 |
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| 作者单位： | 大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连116023;大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连116023;辽宁省海洋信息技术重点实验室,辽宁 大连116023 |
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| 摘 要： | 为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt(LM)神经网络、遗传算法(genetic algorithm,GA)和主成分分析(PCA)算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度.为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响.结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.0047、1.8727×10-4(溶解氧)和0.0065、9.4287×10-4(氨氮),适用于影响因素数量较多的场合.研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好.
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| 关 键 词： | 溶解氧 氨氮 水产养殖环境 遗传算法(GA) LM神经网络算法 主成分分析(PCA) |
Prediction of dissolved oxygen and ammonia nitrogen concentrations in aquaculture environment based on PCA and GA-LM |
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| Authors: | YAO Qi MIAO Xinying |
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