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基于交叉验证网格寻优的GBDT-LSTM水产养殖溶解氧预测 被引量：3
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作者 宦娟 李慧 +1 位作者 李明宝 陈波 《常州大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第4期63-71,共9页
为了进一步提高水产养殖溶解氧的预测精度,提出了基于交叉验证网格寻优的GBDT-LSTM溶解氧预测模型。通过梯度提升决策树(GBDT)选取对溶解氧影响度较高的特征因子;在Keras深度学习框架的基础上搭建长短时记忆神经网络(LSTM),使用交叉验... 为了进一步提高水产养殖溶解氧的预测精度,提出了基于交叉验证网格寻优的GBDT-LSTM溶解氧预测模型。通过梯度提升决策树(GBDT)选取对溶解氧影响度较高的特征因子;在Keras深度学习框架的基础上搭建长短时记忆神经网络(LSTM),使用交叉验证网格寻优算法对LSTM参数进行优化;将本模型运用到江苏省金坛市渔业基地一标准池塘进行溶解氧预测。试验表明:该模型的评价指标均方根误差(R_(MSE))、平均绝对误差(M_(AE))、平均绝对百分误差(M_(APE))分别为0.208,0.158,2.635,其评价指标均优于其他对比预测模型。表明该模型具有较好的预测能力和泛化能力,能够满足现代化水产养殖的实际需求。 展开更多
关键词 水产养殖 溶解氧 GBDT LSTM 交叉验证网格寻优 组合预测
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