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进行水质环境因素分析对水产养殖的效益极为重要。研究水体因素的三个主要参数:水温、p H值以及溶解氧。针对检测仪取样的数据存在缺失、不准确等问题,通过高阶曲线插值较好地修复了数据,同时运用滤波方法划分了系统误差以及参数的自身节律;对不同水层、时间的参数分析,较好地吻合了实际水文情况,为工程养殖提供了可靠的依据;通过引入径向基函数神经网络方法跟踪主要参数的特征,弥补了非线性多项式插值的不足,实际数据证明了该方法全局跟踪有效以及局部节律刻画程度精细。