[发明专利]基于鲸鱼算法优化GRU神经网络的海参养殖水质预测方法在审
| 申请号： | 202211715574.8 | 申请日： | 2022-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN115859057A | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 杨焕海;赵伟杰;杨宇芳 | 申请（专利权）人： | 山东工商学院 |
| 主分类号： | G06F18/10 | 分类号： | G06F18/10;G06N3/08;G06N3/0464;G01N33/18;G06N3/006 |
| 代理公司： | 北京精翰专利代理有限公司 11921 | 代理人： | 胡浩 |
| 地址： | 264026 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于鲸鱼算法优化GRU神经网络的海参养殖水质预测方法，通过VMD分解与小波阈值联合降噪，有效剥离原始数据中的噪声，减少噪声对预测精度的影响。GRU循环神经网络解决了时间序列数据预测的长期依赖问题，适宜对水质时序数据进行短期或者长期预测。GRU预测模型的学习率、隐藏层数及节点数等参数的选择是否恰当将影响其预测性能，通过改进的鲸鱼算法对GRU预测模型的参数进行寻优，应用最优参数组合建立IWOA‑GRU水质预测模型，可以大幅提高预测精度。海参养殖区域水环境复杂，本文模型对水温、溶解氧、盐度等对海参生长影响较大的指标具有较好的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 鲸鱼 算法 优化 gru 神经网络 海参 养殖 水质 预测 方法 | ||
【主权项】：
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