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[期刊] 水产学报
[作者]
郭连喜 邓长辉
在分析了池塘溶解氧影响因素的基础上,利用模糊神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的模糊神经网络预测模型。神经网络模型如采用常规的BP或其它梯度算法,常导致训练时间较长且易陷入局部极小点,本实验采用快速的粒子群优化算法对模糊神经网络进行训练,收敛速度明显加快。实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规BP递推算法的预测精度明显提高,所采用的模型能对溶解氧进行可靠的预测,该方法为研制开发智能水质检测仪以及工厂化养殖工作奠定了基础,对实际生产具有一定的指导意义。
[期刊] 华中农业大学学报(自然科学版)
[作者]
谢雨茜 李路 朱明 谭鹤群 李家庆 宋均琦
为提高池塘溶氧量预测精度并改善预测结果滞后的情况,本研究提出基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与K-means聚类的改进长短期记忆神经网络(improved long short-time memory,ILSTM)模型。利用皮尔森相关性分析与主成分分析结合的方法对原始数据进行特征提取,对溶氧量进行EMD分解,将选出的环境参数与溶氧量各分量一起生成样本集,并对其进行K-means聚类。针对同类中不同分解分量建立相应ILSTM预测模型,并用网格搜索、五折交叉验证与早停法进行超参数选取。对未来1 h池塘溶氧量进行预测,并与LSTM、ILSTM、LSTM-SVR、EMD-LSTM、EMD-ILSTM模型进行对比试验。结果显示,ILSTM与LSTM模型相比,RMSE、MAE与MAPE分别下降了50.46%、63.20%与68.96%,证明ILSTM模型能缓解传统LSTM模型预测的滞后情况。EMD-ILSTM模型与ILSTM模型相比,RMSE、MAE与MAPE分别下降了53.22%、46.74%与38.19%,证明EMD算法能提高预测精度。EMD-KILSTM模型的RMSE、MAE、MAPE分别为0.109 9 mg/L、0.074 9 mg/L、9.327 8%,与EMD-ILSTM模型相比,分别下降了4.35%、7.42%与8.09%,证明K-means聚类能提高预测精度,并且EMD-KILSTM模型是对比模型中预测效果最好的模型。以上结果表明,EMD-KILSTM模型能从时间尺度与历史环境类别两个方面深度分析溶氧量的特征,拥有更高的预测精度与更好的泛化能力。
[期刊] 上海海洋大学学报
[作者]
张铮 高森 张泽扬
为实现对池塘溶解氧变化趋势的准确和可靠预测，降低池塘养殖风险，提出了一种基于特征构造预处理（Feature construction,FC）与时间卷积网络（Temporal convolutional network,TCN）-双向门控循环单元（Bidirectional gate recurrent unit,BiGRU）的溶解氧预测模型FC-TCN-BiGRU。通过对样本序列的统计特征、环境因子特征和季节特征进行构造，挖掘变量间深层次的相关性；采用TCN对构造特征序列进行多层卷积和降维处理，在保留全局时序特征的同时去除冗余信息；结合BiGRU对降维特征进行建模，实现对溶解氧的准确预测。另外，构建了沙猫群算法（Sand cat swarm optimization,SCSO）优化的非参数核密度估计（Kernel density estimation,KDE）对溶解氧预测误差的分布范围进行估计。实验结果表明，模型的均方误差、平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.027 5、0.143 2、0.165 8和0.94，优于其他比较模型。同时，区间估计能够有效覆盖溶解氧的波动范围，量化预测过程中的不确定性。在池塘溶解氧的短期预测中，本模型具有较好的准确性和鲁棒性，对水产养殖的水体健康监测和养殖效率的提升具有一定的指导意义。
[期刊] 淡水渔业
[作者]
杨文刚 刘可群 陈鑫 黄永学
根据武汉市2009-2011年的养殖鱼塘溶解氧数据和对应的气象要素,通过多元逐步回归分析构建鱼塘的溶解氧含量预报预测模型,并在武汉和荆州进行了验证。结果表明:一般鱼塘溶解氧在5-9月期间较低,低值一般出现在清晨6-7时,且较低值出现与天气相关,即闷热型天气突降大雨易导致溶解氧值降低。溶解氧量预报预测模型R2均在0.7以上,拟合效果良好。
关键词：
溶解氧 鱼塘 多元逐步回归 预测模型
[期刊] 淡水渔业
[作者]
王寿兵 程力日见 刘兴国
为建立关于大口黑鲈养殖池塘溶解氧适宜性的评价系统，为普通养殖户提供更为科学的池塘溶解氧管理和调节指导，本研究初步建立了面向大口黑鲈养殖池塘溶解氧浓度的适宜性分级及其分值，并通过对国内外相关文献的荟萃分析，确定了不同适宜度等级的评价基准和评分方法。大口黑鲈池塘溶解氧适宜度等级及相应浓度范围确定为：最适期≥8.20 mg/L,正常期8.20～5.50 mg/L,影响期5.50～1.20 mg/L,危险期1.20～0.80 mg/L以及死亡期
[期刊] 上海海洋大学学报
[作者]
戴恒鑫 李应森 马旭洲 王武 朱欣云 李祖军
在晴天、强风和阴雨天等不同天气,对高温季节河蟹生态养殖池塘水草稀疏区和水草密集区的水体溶解氧进行昼夜测定,并对强风天,池塘上下风处溶解氧进行测定。测定结果显示,池塘水体溶解氧14:00～16:00最高,4:00～6:00最低。高温季节无风晴天10:00～16:00河蟹池塘上下水层存在热阻力现象,导致上下层溶解氧存在显著差异(P
关键词：
河蟹 溶解氧 水温 生态养殖 水草
[期刊] 技术经济
[作者]
梁喜 刘雨
利用直觉模糊分析方法求得工程特征对建筑工程造价的影响程度系数,据此确定了5个对建筑工程造价影响较大的工程特征,并将之作为神经网络模型的输入向量,构建了基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工程造价预测模型。结合MATLAB工具箱对程序进行设计,并用已完工程数据对模型进行训练、修正以及实例验证,证明了该模型可以有效提高建筑工程造价预测的精确度,具有较强的实用价值。
[期刊] 技术经济
[作者]
梁喜 刘雨
利用直觉模糊分析方法求得工程特征对建筑工程造价的影响程度系数,据此确定了5个对建筑工程造价影响较大的工程特征,并将之作为神经网络模型的输入向量,构建了基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工程造价预测模型。结合MATLAB工具箱对程序进行设计,并用已完工程数据对模型进行训练、修正以及实例验证,证明了该模型可以有效提高建筑工程造价预测的精确度,具有较强的实用价值。
[期刊] 技术经济
[作者]
梁喜 刘雨
利用直觉模糊分析方法求得工程特征对建筑工程造价的影响程度系数,据此确定了5个对建筑工程造价影响较大的工程特征,并将之作为神经网络模型的输入向量,构建了基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工程造价预测模型。结合MATLAB工具箱对程序进行设计,并用已完工程数据对模型进行训练、修正以及实例验证,证明了该模型可以有效提高建筑工程造价预测的精确度,具有较强的实用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张坤 杨艳明 郑伟 高晓红
为解决网络流量时间序列的预测问题,针对传统模糊神经网络通常使用梯度下降法作为搜索算法容易陷入局部极小值的不足,文章提出了一种量子遗传算法与模糊神经网络相结合的网络流量时间序列预测模型。该算法利用量子遗传算法优化模糊神经网络的权值,对实际采集的网络流量时间序列进行建模。最后,预测结果表明模型具有较好的预测精度和效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
武文斌 唐燕武 朱家明 陈华友
在股价指数预测等社会经济现象中，存在多种线性和非线性叠加的复杂特征，根据数据波动特点，文章在样本数据排序的基础上，结合区间数大小可能度的概念，对样本数据进行分类和区间划分。同时，通过反映不同决策者态度的多种隶属度计算方法,构造了犹豫模糊集，从而建立了基于综合隶属度权重来集成历史数据的线性预测模型。为拟合数据的非线性特征,引入了BP神经网络预测模型。利用台湾加权股价指数近五年的数据进行实例分析，将线性预测值和开盘价、最低价、最高价、收盘价作为BP神经网络的输入，最终获得了股价指数的预测值。结果表明，提出的模型具有可行性和有效性。
[期刊] 中国软科学
[作者]
陈佐 谢赤 李晓东
应用相空间重构技术对时间序列进行分割,将原序列映射到多维的数据空间中。将期望最大化(EM)聚类算法和神经网络相结合,提出了一种基于相空间重构技术的EM聚类模糊神经网络预测模型。在股票市场上进行了应用,结果表明该预测模型降低了预测误差,提高了系统的性能。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
地力夏提·艾木热拉 丁建丽 穆艾塔尔·赛地 米热古力·艾尼瓦尔 邹杰
【目的】本研究以野外考察数据为基础,尝试构建基于模糊神经网络方法的干旱区土壤盐分预测模型,对表层土壤盐分进行预测模拟。【方法】首先,根据研究区实际情况选取7个土壤盐渍化影响因子并提取所需信息,利用灰色关联分析法得出土壤盐分与各影响因子之间的关系,然后利用土壤盐渍化的影响因子作为输入样本,土壤盐分作为输出因子,建立了基于T-S模糊神经网络的表层土壤盐分预测模型。【结果】预测结果表明,平均相对误差为13.092%,最小误差为0.875%,最大相对误差为41.733%,预测精度较高。【结论】T-S模糊神经网络模型的预测效果较好,可以用于预测土壤盐渍化状况,为干旱区土壤盐渍化变化规律提供了一种有效的方法。
关键词：
土壤盐渍化 干旱区 模糊神经网络 预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
韩平 席酉民
本文在对银行信贷风险主流测量方法进行比较的基础上,提出了基于模糊神经网络的信贷风险组合预测评估方法,该方法综合考虑了财务和非财务因素对信贷风险产生的影响,信贷风险分析结果即模糊神经网络的输出不是通常的违约与不违约两种分类,而是对应于违约风险五级分类的隶属度,从而更加逼近贷款的现实决策。
关键词：
信贷风险 模糊神经网络 组合预测
[期刊] 科技管理研究
[作者]
朱建明 杨鸿瑞
针对我国版权相关产业发展特点,确立了与版权产业发展水平相关的4类一级评价指标及19项二级评价指标,利用层次分析法及模糊神经网络机器学习技术,构建了对我国分区域版权相关产业发展水平的模糊评价模型,并利用该模型对2017年我国部分区域版权产业发展综合水平进行预测评价。结果表明,该模型具有良好的预测性能和较低的预测误差。最后本文提出了加强我国版权产业发展的相关建议。
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