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2022年20期
基于GA-BP神經網絡的雨生紅球藻生長趨勢預測
| 作 者 | 崔世鋼，石蘭婷，張永立，何林，李欣頎，張靖宇 |
| 第一作者 | 崔世鋼 |
| 作者單位 | 天津職業技術師范大學，天津 |
| 卷 號 | 50 |
| 發表年份 | 2022 |
| 發表刊期 | 20 |
| 發表頁面 | 235-239 |
| 關 鍵 字 | 雨生紅球藻；BP神經網絡；遺傳算法；預測；pH |
| 摘 要 | 蝦青素具有極強的抗氧化功能，然而在自然界中，能夠在相同時間內積累最多蝦青素的生物主要為雨生紅球藻。但其生長周期較長且對生長環境依賴性強，因此其生長環境參數與其生長、繁殖狀況之間存在著非線性關系。BP神經網絡模型運用了梯度下降法的基本思想，可以較好逼近復雜的非線性關系。但由于BP神經網絡容易陷入局部最小，從而影響預測的結果，所以采用遺傳算法對BP神經網絡進行優化。根據影響雨生紅球藻生長的主要環境(pH)，建立基于遺傳算法的BP神經網絡模型，并對雨生紅球藻生長狀況進行試驗驗證，準確率可以達到90%以上。 |
| 附 件 |
基于GA-BP神經網絡的雨生紅球藻生長趨勢預測
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