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Journal of Dalian Ocean University
2022,37
(2)
304-311
基于自注意力机制和CNN-LSTM深度学习的对虾投饵量预测模型
作 者：
何津民;张丽珍
单 位：
上海海洋大学 工程学院;上海海洋大学工程学院
关键词：
对虾投饵量预测;深度学习;卷积神经网络;长短期记忆网络;自注意力机制
摘 要：
为提高对虾饲料的利用率,减少养殖成本,提高养殖效益,提出了一种基于自注意力机制(self-attention,ATTN)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)的对虾投饵量预测模型(CNN-LSTM-ATTN),以水温、溶解氧、对虾的数量与质量作为预测模型的输入数据,通过CNN挖掘输入数据间的内在联系,提取出数据特征信息,利用LSTM的长期记忆能力保存数据特征信息,使用ATTN突出不同时间节点数据特征的重要性,进一步提升模型的性能.结果表明,本研究中提出的CNN-LSTM-ATTN预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.816、0.681和0.018,均小于BP(back propagation)神经网络、LSTM和CNN-LSTM 3个基准模型,其模型预测能力和稳定性优于其他模型.研究表明,本研究中构建的模型能较好地实现对虾投饵量的准确预测,可为对虾养殖投饵量的管理调控提供参考依据.
译 名：
Prediction model of shrimp feeding amount based on self-attention mechanism and CNN-LSTM deep learning
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