基于GA-BP神经网络的雨生红球藻生长趋势预测

崔世钢; 石兰婷; 张永立; 何林; 李欣颀; 张靖宇

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基于GA-BP神经网络的雨生红球藻生长趋势预测

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虾青素具有极强的抗氧化功能,然而在自然界中,能够在相同时间内积累最多虾青素的生物主要为雨生红球藻。但其生长周期较长且对生长环境依赖性强,因此其生长环境参数与其生长、繁殖状况之间存在着非线性关系。BP神经网络模型运用了梯度下降法的基本思想,可以较好逼近复杂的非线性关系。但由于BP神经网络容易陷入局部最小,从而影响预测的结果,所以采用遗传算法对BP神经网络进行优化。根据影响雨生红球藻生长的主要环境(pH),建立基于遗传算法的BP神经网络模型,并对雨生红球藻生长状况进行试验验证,准确率可以达到90%以上。

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来源
《安徽农业科学》 |2022年第20期|235-239|共5页
作者
崔世钢; 石兰婷; 张永立; 何林; 李欣颀; 张靖宇;
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作者单位

天津职业技术师范大学;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
雨生红球藻; BP神经网络; 遗传算法; 预测; PH;

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