基于LSTM與XGBoost融合的養殖水質pH值預測方法研究

摘要： 為了確保水產養殖生態系統平衡及水生動物的健康，提出了一種融合長短期記憶網絡(LSTM)和XGBoost算法的養殖水質pH值預測方法(PCA-ES-LSTM-BSO-XGBoost, PELBX)。首先，通過主成分分析(PCA)對水質數據進行降維處理，以簡化參數復雜性并提高模型訓練的效率與精度；其次，利用LSTM網絡捕獲水質參數隨時間的動態變化，并采用早停法避免過擬合，確保模型對... （共11頁）