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结合江苏省宜兴市蟹养殖实地采集的数据,采用ARIMA模型对溶解氧进行预测,反映溶解氧周期性变化趋势。采用RBF神经网络对非线性残差部分进行预测。结果表明,组合模型较单一模型而言,预测结果更加全面、准确,提高了溶解氧预测的精度,并通过预测结果找出溶解氧变化规律。
基于ARIMA和RBF神经网络模型的溶解氧预测分析
【摘 要】
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结合江苏省宜兴市蟹养殖实地采集的数据,采用ARIMA模型对溶解氧进行预测,反映溶解氧周期性变化趋势。采用RBF神经网络对非线性残差部分进行预测。结果表明,组合模型较单一模
【机 构】
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北京林业大学经济管理学院,中国农业大学电气与工程学院
【出 处】
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江苏农业科学
【发表日期】
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2015年5期
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