【摘 要】
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针对池塘溶解氧浓度受较多因素影响的复杂性,选择基于广义回归网络（general regression neural network,简称GRNN）、Elman神经网络和BP（back propagation）神经网络算法构建关于溶
【机 构】
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中国水产科学研究院淡水渔业研究中心/农业部淡水渔业和种质资源利用重点实验室
【基金项目】
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现代农业产业技术体系专项(编号:CARS-49);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(编号:2015JBFM22)
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针对池塘溶解氧浓度受较多因素影响的复杂性,选择基于广义回归网络（general regression neural network,简称GRNN）、Elman神经网络和BP（back propagation）神经网络算法构建关于溶解氧的预测模型,并将模型应用于水产养殖池塘溶解氧的预测中,力求找到能够长期预测池塘溶解氧浓度的有效方法。研究结果表明,GRNN和Elman神经网络模型的拟合效果均比BPNN（back propagation neural network）的拟合效果好,且有较高的预测精度,平均相对
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