【摘 要】
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为了提高溶解氧的预测精度,以水产品溯源与安全预警平台的监测数据为基础,提出一种基于XGBoost模型的水质参数预测方法,并与LSTM和PCA-NARX网络预测模型进行48h内的溶解氧预
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41776142),上海市科学技术委员会技术支撑项目(14391901400),上海市青年科技英才扬帆计划资助项目(17YF1407700)
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为了提高溶解氧的预测精度,以水产品溯源与安全预警平台的监测数据为基础,提出一种基于XGBoost模型的水质参数预测方法,并与LSTM和PCA-NARX网络预测模型进行48h内的溶解氧预测对比。仿真结果表明:通过XGBoost模型预测的结果均方根误差(RMSE)最小,在24 h和48 h内的泛化能力均高于LSTM和PCA-NARX模型。
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