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第23卷第3期 大 连 水 产 学 院 学 报 V0l_23 No．3 2 0 0 8年6月 JOURNAL OF DALIAN FISHERIES UNIVERSITY Jun．200 8 文章编号：1000—9957(2008)03—0221—04 基于优化BP网络的工厂化水产养殖水质 预测模型的实现 高艳萍， 于 红， 崔新忠 (大连水产学院信息工程学院，辽宁大连116023) 摘要：在分析影响工厂化水产养殖水质因素的基础上，利用BP神经网络良好的非线性映射特性，建立了 工厂化水产养殖水质预测模型，并利用MATLAB神经网络工具箱编程实现。训练结果表明：用L—M BP网 络预测工厂化水产养殖水质，收敛速度快，预测精度高，能有效地预测水产养殖中的水质状况。 关键词：神经网络；MATLAB；预测模型；工厂化水产养殖 中图分类号：$967．4；TP183 文献标志码：A 在工厂化水产养殖中，水质对养殖生物的生长 组有限个样本，能找出一个合理的MFN满意逼近 具有重要影响…。随着水产养殖工厂化和精养化 某一未知函数…，解决多变量非线性系统的快速 程度的提高，及时掌握水质的动态变化，提前预测 预测问题。应用多层前向网络预测工厂化水产养殖 水质情况是工厂化养殖亟待解决的重要问题。国外 的水质，对提前了解水质情况及时进行净化处理具 已有关于应用人工神经网络进行鱼类分布和产量预 有一定的参考价值。 测的研究 J，国内也有应用模糊神经网络对池塘 1．2 BP网络的结构和学习规则 溶解氧进行预测的报道 3 J。本研究中，作者用数 值优化技术改进BP网络 (即L—M BP网络)，建 BP网络是单向传播的多层前向网络，该算法 立了水产养殖水质预测模型，该模型为快速预测工 由Rumelhart等 5 于1986年提出。典型的网络结 厂化水产养殖的水质提供了一种新方法，是工厂化 构包括输人层、中间层 (隐含层)和输出层 (图 养殖水质监测专家系统建立和发展的重要基础。 1)。从图1可清楚地看到，BP网络目标信号和网 络输出之间误差的反向传播。其中X。为输人向量； 1 基于优化BP网络工厂化养殖水质 Z 为隐层节点的输出向量；J， 为输出层节点的输出 的预测模型 向量； 为目标向量； 为输入节点i到隐层节 点h的连接权值；~．Oh／为隐层输人节点h到输出节点 1．1 影晌工厂化养殖水质的理化因子 的连接权值；N。、N2、N，分别为输入层、隐含层 工厂化水产养殖技术的关键是循环系统的水处 和输出层节点的个数。 理技术。工厂化水产养殖中虽然排除了环境及外界 输入层 隐含层 输出层 水质污染的干扰和影响，但鱼类分泌排泄物、残饵 以及物理、生物、化学等因素均影响水质。工厂化 水产养殖水体理化因子的检测主要包括温度、pH、 l TNH3一N(总氨氮)、NO；一N、NO
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