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溶氧浓度软测量模型是用于预测水产养殖水质中溶氧变化情况的重要手段，对于控制鱼类生长存活至关重要。阐述了建立溶氧浓度软测量模型的目的和意义，综述了溶氧浓度软测量模型的研究现状。溶氧浓度软测量模型分为神经网络和优化算法组合、支持向量机和优化算法组合，总结和分析了这两类建模方法存在的问题，提出了采用混合软测量方法建立溶氧浓度模型的改进方案；最后对溶氧浓度软测量模型未来研究方向进行了简要展望，指出融合多种信号并结合专家知识、机器学习等智能方法，基于机理和数据驱动的混合软测量是建立溶氧浓度模型的发展方向。