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题名基于GA-BP神经网络的雨生红球藻生长趋势预测
被引量：1
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作者
崔世钢
石兰婷
张永立
何林
李欣颀
张靖宇
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机构
天津职业技术师范大学
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出处
《安徽农业科学》
CAS
2022年第20期235-239,共5页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFB0403904)。
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文摘
虾青素具有极强的抗氧化功能,然而在自然界中,能够在相同时间内积累最多虾青素的生物主要为雨生红球藻。但其生长周期较长且对生长环境依赖性强,因此其生长环境参数与其生长、繁殖状况之间存在着非线性关系。BP神经网络模型运用了梯度下降法的基本思想,可以较好逼近复杂的非线性关系。但由于BP神经网络容易陷入局部最小,从而影响预测的结果,所以采用遗传算法对BP神经网络进行优化。根据影响雨生红球藻生长的主要环境(pH),建立基于遗传算法的BP神经网络模型,并对雨生红球藻生长状况进行试验验证,准确率可以达到90%以上。
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关键词
雨生红球藻
BP神经网络
遗传算法
预测
PH
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Keywords
Haematococcus pluvialis
BP neural network
Genetic algorithm
Forecast
pH
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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