基于机器学习的梭鲈鱼生长发育模型

基于大数据、人工智能建立鱼类生长发育模型以实现水产养殖精细管理已成为关注的热点。本文介绍了梭鲈鱼养殖数据的来源以及采集、定性特征的处理等数据预处理方法,然后介绍了利用因子分析和主成分分析两种方法进行降维处理的步骤,最后详细介绍了机器学习数据集划分方法和运用BP神经网络、支持向量机、XGBoost 3种方法建立梭鲈鱼生长发育模型并对模型进行验证的方法和过程。结果表明,基于随机划分数据集、采用BP神经网络和主成分分析方法建立的模型对梭鲈鱼生长发育的预测效果最好。