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基于ARIMA和RBF神经网络模型的溶解氧预测分析
被引量：
4
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作者
马晓涛
温继文
陈英义
《江苏农业科学》
北大核心
2015年第5期413-415,共3页
结合江苏省宜兴市蟹养殖实地采集的数据,采用ARIMA模型对溶解氧进行预测,反映溶解氧周期性变化趋势。采用RBF神经网络对非线性残差部分进行预测。结果表明,组合模型较单一模型而言,预测结果更加全面、准确,提高了溶解氧预测的精度,并通...
结合江苏省宜兴市蟹养殖实地采集的数据,采用ARIMA模型对溶解氧进行预测,反映溶解氧周期性变化趋势。采用RBF神经网络对非线性残差部分进行预测。结果表明,组合模型较单一模型而言,预测结果更加全面、准确,提高了溶解氧预测的精度,并通过预测结果找出溶解氧变化规律。
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关键词
溶解氧
ARIMA
模型
ref神经网络模型
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职称材料
题名
基于ARIMA和RBF神经网络模型的溶解氧预测分析
被引量：
4
1
作者
马晓涛
温继文
陈英义
机构
北京林业大学经济管理学院
中国农业大学电气与工程学院
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2015年第5期413-415,共3页
基金
教育部人文社会科学研究规划基金(编号:11YJAZH098)
北京林业大学青年科技启动基金(编号:JGTD2014-01)
山东省自主创新专项资金(编号:2012CX90204)
文摘
结合江苏省宜兴市蟹养殖实地采集的数据,采用ARIMA模型对溶解氧进行预测,反映溶解氧周期性变化趋势。采用RBF神经网络对非线性残差部分进行预测。结果表明,组合模型较单一模型而言,预测结果更加全面、准确,提高了溶解氧预测的精度,并通过预测结果找出溶解氧变化规律。
关键词
溶解氧
ARIMA
模型
ref神经网络模型
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ARIMA和RBF神经网络模型的溶解氧预测分析
马晓涛
温继文
陈英义
《江苏农业科学》
北大核心
2015
4
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