【摘 要】
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利用2014年6 ～ 10月养殖塘口记录的饲料投喂量、水体溶解氧量、水温、气温、浊度、降雨量作为模型输入,检测的氨氮作为模型输出,建立了用于养殖水体氨氮模拟的Elman网络.利用2
【基金项目】
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安徽省农业科学院重点及新兴学科培育项目（14A0520）,安徽农业科学院院长青年创新基金项目（15B0520）,安徽省农业科学院科技创新团队建设项目（13C0506）.
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利用2014年6 ～ 10月养殖塘口记录的饲料投喂量、水体溶解氧量、水温、气温、浊度、降雨量作为模型输入,检测的氨氮作为模型输出,建立了用于养殖水体氨氮模拟的Elman网络.利用2014年11月的观测数据,对模型的模拟能力进行了检验.结果表明：建立的养殖水体氨氮预测模型,可以较好地模拟水体中氨氮浓度的变化趋势,模拟的绝对误差平均值为0.016 mg/L,决定系数R2为0.74.说明Elman网络建立的预测模型在养殖水体氨氮含量变化预测中具有强非线性动态描述能力,对养殖水体中氨氮的预测有较好的适用性和预测精
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