神经网络在养殖水质精准预测方面的研究进展
Research progress in accurate prediction of aquaculture water quality by neural network作者机构：广东海洋大学电子与信息工程学院 广东海洋大学广东省智慧海洋传感网及其装备工程技术研究中心 广东海洋大学数学与计算机学院
出 版 物：《水产学报》 (Journal of Fisheries of China)
年 卷 期：2023年第47卷第8期
页 面：19-34页
核心收录：
学科分类：082803[工学-农业生物环境与能源工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0828[工学-农业工程] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金：国家自然科学基金(51777046) 广东省普通高校重点领域新一代信息技术专项(2020ZDZX3008) 广东省人工智能领域重点专项(2019KZDZX1046)~~
摘 要：目前神经网络研究文献成果较多，虽然在水质精准预测方面起到了一定的参考，但由于文献缺少科学分类，使用率不高，导致学者难以找到研究切入点。针对这一问题，本文将神经网络方法在养殖区水质精准预测方面的文献按照海水和淡水两大领域进行分类，主要对每个领域所应用的预测模型从正反馈架构、循环架构和混合架构三个方向对海水时空序列文献进行分类研究和综述，发现混合架构模型的预测性能优于正反馈模型和循环架构模型，有利于提升不同深度水质预测模型的精度。另外，本文对基于神经网络方法的三维水质预测模型进行了初步探讨，发现学者的研究成果更多地集中在水表层和水中层的不同位置水质参数的变化方面，而神经网络方法对水表层水质预测精度比水中层和水深层水质预测精度高。
同方期刊数据库