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Elman网络在养殖水体氨氮预测中的应用研究  
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【英文篇名】 Application of Elman Neural Network in Aquaculture Water NH_3-N Prediction
【下载频次】 ★★
【作者】 汪翔; 何吉祥; 佘磊; 张静;
【英文作者】 WANG Xiang; HE Ji-xiang; SHE Lei; Fisheries Research Institute; Anhui Academy of Agricultural Sciences;
【作者单位】 安徽省农业科学院水产研究所;
【文献出处】 安徽农业科学 , Journal of Anhui Agricultural Sciences, 编辑部邮箱 2015年 31期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 养殖水体; 水质预测; Elman网络; 非线性系统;
【英文关键词】 Aquaculture water; Water quality forecast; Elman neural network; Nonlinear system;
【摘要】 利用2014年6~10月养殖塘口记录的饲料投喂量、水体溶解氧量、水温、气温、浊度、降雨量作为模型输入,检测的氨氮作为模型输出,建立了用于养殖水体氨氮模拟的Elman网络。利用2014年11月的观测数据,对模型的模拟能力进行了检验。结果表明:建立的养殖水体氨氮预测模型,可以较好地模拟水体中氨氮浓度的变化趋势,模拟的绝对误差平均值为0.016 mg/L,决定系数R~2为0.74。说明Elman网络建立的预测模型在养殖水体氨氮含量变化预测中具有强非线性动态描述能力,对养殖水体中氨氮的预测有较好的适用性和预测精度。
【英文摘要】 Elman artificial neural network model was developed to predict the change of water NH_3-N in aquaculture pond. The indexes including feed ration,dissolved oxygen in water,water temperature,air temperature,water turbidity,rainfall were recorded and chosen as the input variables,while the NH_3-N content in the corresponding pond was chosen as output variable. The above data were collected everyday from June to October in 2014. They were used to develop model in this test,and the data collected in November of ...
【基金】 安徽省农业科学院重点及新兴学科培育项目(14A0520);安徽省农业科学院科技创新团队建设项目(13C0506); 安徽农业科学院院长青年创新基金项目(15B0520)
【更新日期】 2016-01-08
【分类号】 S959;S951.2
【正文快照】 水体中的氨氮是氮循环中的组成部分,其对水产养殖对象具有生物毒害[1]。氨氮对水生生物的危害主要是指非离子氨,非离子氨进入水生生物体内后,对酶水解反应和膜稳定性产生明显影响,使其表现出呼吸困难、不摄食、抵抗力下降、惊厥、昏迷等现象,影响水生生物的生理、生化指标与生?

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