基于遗传BP神经网络的半滑舌鳎体重估算模型优化研究

摘要

针对人工估算半滑舌鳎(Cynoglossus semilaevis)鱼苗体重存在误差大、难度大、易伤鱼苗等缺点,提出了一种基于遗传BP神经网络体重估算模型优化研究的方法.首先利用参考系测量鱼苗体长和体宽,再通过遗传BP神经网络估算模型计算鱼苗体重.利用遗传算法对编码后的BP神经网络进行优化并验证了遗传算法能有效确定BP神经网络隐藏层节点数目.结合遗传算法优化BP神经网络的结构和连接权值,采用300份同一训练样本对优化的BP神经网络进行训练,最终建立准确遗传BP神经网络体重估算模型.结果显示,该方法对鱼苗体重估算与实际值平均相对误差不超过0.61％.研究表明,该方法为半滑舌鳎体重估算提供了一种比较科学的计算方法,在鱼苗生长发育监测和科学喂养等方面具有重要的实际意义.