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题名基于PSO-BP神经网络的海上饲料称重研究
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作者
林华建
刘孔瑞
杨斌
俞文胜
潘柏霖
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机构
集美大学轮机工程学院船舶与海洋工程省重点实验室
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出处
《渔业现代化》
2025年第4期63-70,共8页
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基金
福建省促进海洋与渔业产业高质量发展专项资金项目(FJHYF-L-2023-15)
福建省属公益科研院所基本科研专项(2023R1012003)
福建省自然科学基金(2022J011110)。
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文摘
为了提高下料装置在海上摇摆、颠簸工况下的饲料称重精度,提出了基于PSO-BP神经网络的称重误差修正算法。基于传感技术,建立配置有称重传感器和姿态传感器的密闭式试验装置,在近海养殖场测取不同配重下0~20°倾斜范围内的饲料称重与姿态数据,在确定修正系数后,引入BP神经网络算法获取称重预测值。结果显示:真实质量分别为8.06 kg与12.40 kg的测试样本中,相较于直接测量法,BP神经网络算法修正后的称重数据的最大相对误差分别减小4.32%与4.36%;相较于BP神经网络算法,PSO-BP神经网络算法修正后的称重数据,其最大相对误差分别降低0.39%与0.33%。研究表明,对于海上网箱养殖业的饲料称重,运用PSO-BP神经网络算法进行误差修正具有更高的精度。
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关键词
饲料称重
网箱养殖
BP神经网络
粒子群
误差修正
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Keywords
weighing
net-pen aquaculture
BP neural network
particle swarm
error correction
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术]
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