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基于WTD-LSTM的对虾养殖水温组合预测模型 被引量：5
1
作者 李祥铜 曹亮 +5 位作者 李湘丽 刘双印 徐龙琴 呼增 黄运茂 尹航 《广东农业科学》 CAS 2021年第2期153-160,共8页
【目的】提高对虾养殖水温预测精度,及时掌握水产养殖水温变化规律。【方法】提出基于小波阈值降噪(Wavelet threshold denoising,WTD)和长短时记忆神经网络(Long short-term memory,LSTM)的水产养殖水温预测模型,利用WTD方法消除原变... 【目的】提高对虾养殖水温预测精度,及时掌握水产养殖水温变化规律。【方法】提出基于小波阈值降噪(Wavelet threshold denoising,WTD)和长短时记忆神经网络(Long short-term memory,LSTM)的水产养殖水温预测模型,利用WTD方法消除原变量间的相关性,减少数据噪声干扰并增强信号数据平滑性,进一步利用预测能力极强的LSTM进行预测。【结果】WTD-LSTM模型评价指标平均绝对误差(M_(APE))、均方根误差(R_(MSE))及平均绝对误差(M_(AE))分别为0.0104、0.0382和0.0288,与标准BP神经网络、标准ELM、标准LSTM等3种模型进行对比,评价指标M_(APE)、R_(MSE)、M_(AE)分别降低了64.85%、59.62%、64.62%,63.64%、61.18%、60.12%,47.48%、37.07%、46.27%;从可视化分析来看,WTD-LSTM预测模型预测结果贴近真实值曲线,相比其他3种模型,能很好地拟合养殖水温非线性时间序列变化趋势。【结论】WTD-LSTM模型具有良好的预测性能和泛化能力,可以满足对虾养殖水温精确预测的实际需求,能为对虾养殖水质预测预警提供决策。 展开更多
关键词 对虾 水温 预测 小波阈值降噪 长短时记忆神经网络
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