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针对用传统机理建模不能满足水体中亚硝酸盐浓度变化预测的问题，引用非线性自结合的时间序列网络，建立了基于NAR神经网络的养殖水体亚硝酸盐预测模型。采用2014年6—10月养殖塘口检测的亚硝酸盐的数据建模，建立了用于养殖水体亚硝酸盐模拟的NAR神经网络，并利用2014年11月的观测数据对模型的模拟能力进行了检验。结果显示，建立的养殖水体亚硝酸盐预测模型，可以很好地模拟水体中亚硝酸盐浓度的变化趋势，模拟的绝对误差平均值为0．0016 mg／L，纳什效率系数为0．72。研究表明，基于NAR神经网络建立的预测模型，