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基于PCA-LSTM神经网络的凡纳滨对虾养殖水质预测

习文双  江敏  吴昊  潘璠  唐燕  
【摘要】:基于上海奉贤区2个水产养殖合作社2014—2018年和2021年的检测数据,选取水温(T)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(I_(Mn))、总磷(TP)、总氮(TN)、氨氮(TAN)、亚硝酸盐氮(NO_(2)~(-)-N)、硝酸盐氮(NO_(3)~(-)-N)共8个水质指标进行研究,提出了基于主成分分析(principal component analysis, PCA)和长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的预测模型。首先采用主成分分析法对数据进行特征提取和降维,选取高锰酸盐指数(I_(Mn))和氨氮(TAN)作为水质预测指标,建立基于PCA法的LSTM模型;接着采用PCA-LSTM模型对不同养殖塘的水质进行预测;最后,将其与单一LSTM模型进行对比以验证模型的优劣。结果表明:PCA-LSTM模型可用于凡纳滨对虾养殖池塘水中I_(Mn)和TAN的预测, 预测结果优于单一LSTM模型。

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