【摘 要】
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溶解氧(Dissolved oxygen,DO)含量是影响水产养殖产量的重要因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,且其影响因子过多、存在复杂的耦合关系,难以实现精准预测。针对传
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,农业农村部农业信息获取重点实验室,国家数字渔业创新中心,北京林业大学信息学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFE0122100),山东省重点研发计划项目(2017CXGC0201)
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溶解氧(Dissolved oxygen,DO)含量是影响水产养殖产量的重要因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,且其影响因子过多、存在复杂的耦合关系,难以实现精准预测。针对传统长短时记忆神经网络(Long short-term memory,LSTM)预测模型易引入冗余数据,且在训练过长序列时会出现梯度消失现象,从而不能捕捉因子间长期的依赖性问题,提出了基于小波变换(Wavelet transform,WT)、卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和LS
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