GRNN和Elman神经网络在水体溶解氧预测中的应用.pdf

水体溶解氧的准确预测对于水产养殖业至关重要，因为它直接影响鱼类的存活率和养殖效率。近年来，随着人工智能技术的发展，利用神经网络模型进行环境参数预测成为研究热点。本文针对广义回归神经网络（GRNN）和Elman神经网络在水体溶解氧预测中的应用进行了深入探讨。 GRNN作为一类基于统计学习原理的神经网络模型，其快速收敛和高精度预测能力在溶解氧浓度预测方面得到了验证。在实际应用中，GRNN模型通过调整网络参数来学习训练数据中的溶解氧浓度变化规律，展现了较高的预测精度。通过实验验证，GRNN模型的平均相对误差绝对值为7.48%，这表明其在溶解氧浓度预测任务上的实用性。 与此同时，Elman神经网络作为一类具有记忆功能的递归神经网络，它在处理时间序列数据时具备捕捉溶解氧动态变化的能力。Elman网络通过引入上下文单元记录之前的信息，从而实现对溶解氧浓度变化的动态建模。该模型的预测性能同样令人满意，平均相对误差绝对值为11.03%，在稳定性方面有较为出色的表现。尽管其预测精度略低于GRNN，但较低的计算复杂度使得Elman网络更适合实际应用情境。 与传统的BP神经网络相比，GRNN和Elman神经网络在预测性能上展现了明显优势。BP神经网络虽然应用广泛，但在实际使用中面临着收敛速度慢和易陷入局部极小点等问题。GRNN和Elman网络的预测精度和速度均优于BP网络，这为水产养殖行业提供了更为准确、高效的溶解氧预测手段，从而助力养殖管理决策。 研究还探讨了GRNN和Elman神经网络在实际水产养殖池塘的应用，如何通过这些高级预测模型提前预警可能的缺氧情况，并及时实施增氧措施。这对减少因缺氧导致的鱼类死亡和经济损失具有重大意义，使得水产养殖者能更加科学地管理养殖环境，保证养殖过程的可持续性。 本文的研究结果表明，GRNN和Elman神经网络在溶解氧预测方面具有显著的应用潜力，为水产养殖业的环境管理和决策支持提供了新的技术手段。未来的研究方向可以着重于这两个模型的进一步改进和优化。例如，可以探究如何结合不同的环境参数和数据预处理技术，以提高预测模型的精确度和泛化能力。同时，探索新型深度学习模型在溶解氧预测上的应用，如长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN），可能会为溶解氧预测提供更为先进的解决方案。 总而言之，神经网络技术在溶解氧预测中的成功应用，展示了其在处理复杂环境变量预测问题上的潜力和优势。随着计算能力的提升和算法的不断进步，我们有理由相信，未来的水产养殖管理将更加依赖于智能化的数据分析和预测工具，而神经网络模型将在这一领域扮演着不可或缺的角色。