《表3 LDO-LSTM模型的评价指标（溶解氧>6mg/L)》

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《基于长短时记忆网络(LSTM)的蟹塘溶解氧估算优化方法》

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从图3和图4可以看出，LDO-LSTM和LSTM对于溶解氧的总体拟合趋势相差不大，但是对于低溶解氧值的预测来说，LSTM预测值产生很大的误差，但LDO-LSTM预测的值更逼近真实值。为了更加直观比较LDO-LSTM网络模型和LSTM网络模型对不同值大小的溶解氧的预测能力，以溶解氧为6mg/L为界，比较了平均相对误差（The Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对百分误差（The Mean Absolute Percentage Error，MAPE）两个模型评价指标[25]。表3、表4分别是LDO-LSTM和LSTM在溶解氧不同取值范围内的RMSE、MAPE值。在实际养殖过程中，对于某一时间段低溶解氧的预测不准确，容易造成螃蟹的死亡，而本研究的算法恰能克服这一缺点，在确保溶解氧的总体拟合趋势前提下，更关注低溶解氧的预测精度，以确保降低螃蟹的死亡率。