[1] |
郑谦, 李其琪. 基于CiteSpace的中国智慧农业研究趋势可视化分析[J]. 安徽科技学院学报, 2023, 37(5): 109-116.
|
[2] |
张梦瑶, 郑谦. 长三角城市群农业信息化发展水平测度[J]. 安徽科技学院学报, 2022, 36(3): 97-102.
|
[3] |
冯国富, 卢胜涛, 陈明, 等. 基于自注意力机制和改进的K-BiLSTM的水产养殖水体溶解氧含量预测模型[J]. 江苏农业学报, 2024, 40(3): 490-499.
|
[4] |
胡继杰, 朱练峰, 钟楚, 等. 溶解氧对稻田土壤氮素转化及水稻氮代谢影响研究进展[J]. 生态学杂志, 2017, 36(7): 2019-2028.
|
[5] |
彭巧, 王长平, 王冬梅, 等. 养殖环境因子对克氏原螯虾影响[J]. 中国科技信息, 2023(17): 128-130.
|
[6] |
SHAHID F, ZAMEER A, MUNEEB M. A novel genetic LSTM model for wind power forecast[J]. Energy, 2021, 223: 120069.
|
[7] |
李莉, 李文军, 马德新, 等. 基于LSTM的温室番茄蒸腾量预测模型研究[J]. 农业机械学报, 2021, 52(10): 369-376.
|
[8] |
徐一帆, 韩云春, 黄刚, 等. 基于LSTM的矿井突水风险预测研究[J]. 科学技术创新, 2024(10): 183-186.
|
[9] |
高源, 黄犚. 基于深度学习的股票价格指数预测[J]. 软件工程, 2024, 27(5): 7-13.
|
[10] |
姚亚. 数据预处理和直方图时间序列在水质预测中的应用[D]. 杭州: 浙江大学, 2013.
|
[11] |
HATZIKOS E, HÄTÖNEN J, BASSILIADES N, et al. Applying adaptive prediction to sea-water quality measurements[J]. Expert Systems with Applications, 2009, 36(3): 6773-6779.
|
[12] |
卢毅敏, 张红. 结合时间序列分解和神经网络的河流溶解氧预测[J]. 华侨大学学报(自然科学版), 2020, 41(5): 659-666.
|
[13] |
朱南阳, 吴昊, 尹达恒, 等. 基于长短时记忆网络(LSTM)的蟹塘溶解氧估算优化方法[J]. 智慧农业, 2019, 1(3): 67-76.
|
[14] |
李建文, 孟连子, 刘娜, 等. 基于EEMD-SVR的渔业养殖水质预测模型[J]. 天津理工大学学报, 2018, 34(5): 14-19, 24.
|
[15] |
YU Y, SI X S, HU C H, et al. A review of recurrent neural networks: LSTM cells and network architectures[J]. Neural Computation, 2019, 31(7): 1235-1270.
|