基于BP神经网络和遗传算法的养殖水域预警模型

发布时间：2018-10-08 19:29

【摘要】：随着我国经济的快速发展,环境保护工作面临前所未有的压力。为有效加强水产养殖水域环境的监管力度,应对突发性环境污染事故对社会生活和经济发展的影响,建立BP神经网络来拟合水产养殖水域饲料投放与总磷(TP)、总氮(TN)、透明度(SD)以及耗氧量(COD)等富营养指标变化情况的对应函数关系,并利用遗传算法来实现目标函数的优化方法,形成养殖水域预警模型,为水域环境治理和公共决策提供技术支撑。利用该模型对鄱阳湖新型水产养殖基地的样本进行分析,取得了很好的预测效果。
[Abstract]:With the rapid development of our economy, environmental protection is facing unprecedented pressure. In order to effectively strengthen the environmental supervision of aquaculture waters and cope with the impact of sudden environmental pollution accidents on social life and economic development, BP neural network was established to fit the corresponding function relationship between feed supply and total phosphorus (TP), total nitrogen (TN), transparency (SD) and oxygen consumption (COD), and the optimization method of objective function was realized by genetic algorithm. The early warning model of aquaculture water area is formed to provide technical support for water environmental management and public decision-making. The model is used to analyze the samples of the new aquaculture base in Poyang Lake, and good prediction results are obtained.
【作者单位】： 苏州托普信息职业技术学院;
【分类号】：TP18;X714

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本文编号：2258000