本文主要探讨了两种神经网络模型——广义回归神经网络（GRNN）和Elman神经网络在水体溶解氧预测中的应用。溶解氧是水产养殖中关键的环境因素，其浓度的准确预测对于优化养殖管理、预防鱼类缺氧死亡至关重要。
GRNN是一种基于统计的神经网络模型，它具有快速收敛和高精度的特点。在本研究中，GRNN被用于构建溶解氧预测模型，通过训练数据调整网络参数，从而实现对溶解氧浓度的预测。结果显示，GRNN模型的预测精度较高，平均相对误差绝对值为7.48%，表明该模型在预测溶解氧浓度方面表现出色。
Elman神经网络是一种递归神经网络，它引入了内部状态（也称为上下文单元），能够处理时间序列数据，捕捉到溶解氧浓度变化的动态特性。研究表明，Elman神经网络同样具有良好的拟合效果，平均相对误差绝对值为11.03%，虽然略低于GRNN，但在预测稳定性上表现优秀，且计算复杂度较低，适合实际应用。
对比传统的BP神经网络，GRNN和Elman神经网络在溶解氧预测上显示出更好的性能。BP神经网络虽然广泛应用，但存在收敛速度慢、易陷入局部极小点等问题。而在本研究中，GRNN和Elman神经网络的预测效果优于BP神经网络，这为水产养殖管理提供了更可靠的数据支持。
论文还指出，通过将这两种神经网络模型应用于实际水产养殖池塘的溶解氧预测，可以提前预警缺氧情况，为实施增氧措施提供决策依据，减少经济损失。因此，GRNN和Elman神经网络在水产养殖行业的溶解氧管理中有较大的应用潜力。
这项研究展示了神经网络技术在解决复杂环境变量预测问题中的优势，特别是对于溶解氧这种对水产养殖环境影响重大的参数。未来的研究可以进一步探索这些模型的改进和优化，以提高预测的精确性和稳定性，更好地服务于水产养殖业。
