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1.
《仲恺农业工程学院学报》2017,(4)
为了提高南美白对虾(Litopenaeus vannamei)养殖溶解氧预测的精度,提出了深度信念网络融合最小二乘支持向量回归机(Deep belief nets-least squares support vector regression,DBN-LSSVR)的南美白对虾养殖溶解氧预测模型.首先,采用深度信念网络(Deep belief nets,DBN)方法,多尺度提取养殖水质时序数据的特征向量;然后,使用提取的养殖水质特征向量训练和优化DBN-LSSVR,构建了基于DBN-LSSVR的对虾养殖水质溶解氧预测模型;最后,以广州市番禺区南美白对虾养殖水质溶解氧实测数据为基础,对预测模型进行了实验验证,并与浅层BP神经网络、标准最小二乘支持向量回归机进行了对比分析.所构建的模型具有较高的预测精度和泛化性能,是一种有效的南美白对虾养殖溶解氧预测方法. 相似文献
2.
基于优化BP网络的工厂化水产养殖水质预测模型的实现 总被引：2，自引：1，他引：1
在分析影响工厂化水产养殖水质因素的基础上,利用BP神经网络良好的非线性映射特性,建立了工厂化水产养殖水质预测模型,并利用MATLAB神经网络工具箱编程实现.训练结果表明:用L-M BP网络预测工厂化水产养殖水质,收敛速度快,预测精度高,能有效地预测水产养殖中的水质状况. 相似文献
3.
目的:为探讨耕水机在养殖南美白对虾中的作用。方法:选择两口外部条件一致的池塘对南美白对虾进行一个周期的养殖,并标号为1号、2号。1号使用两台GYS2-25耕水机,2号塘不用。一个养殖周期后,对两品池塘的溶解氧、温度、PH值及亚硝酸盐等水质因子及南美白对虾的生长情况及品质进行分析。结果:利用了耕水机的池塘其水体的溶解氧及其温度都比较均匀;PH值位于7.6～8.9之间;水体中的亚硝酸盐含量更低;南美白对虾的生长速度更快且品质良好。结论:在养殖南美白对虾的过程中使用耕水机不但能将水体的环境改善,而且也能将养殖成本降低,提高了养殖南美白对虾的实际应用价值。 相似文献
4.
采用高活性生物修复茵制剂,对养殖中后期的南美白对虾池塘进行了改善水体质量的试验.通过测定分析水体的pH、化学需氧量、氨氮、亚硝酸盐氮、硝酸盐氮、磷酸盐、溶解氧等水质指标,评价水体富营养化状况的变化.结果表明,这种水质净化剂能有效调节pH在7.5～8.5的范围内,提高水体的透明度6.8～13.4 cm,增加水体中溶解氧的含量23.81%～47.37%,降低水体COD和磷酸盐的含量为31.64%～49.71%和30.58%～62.43%,改善养殖水体的富营养化状态,使得试验池水体的营养状况值(E)下降了49.15%～86.96%,为南美白对虾的高产、高效养殖营造了良好的水域生态环境. 相似文献
5.
基于模糊BP神经网络的苏南Y湖水质评价 总被引：1，自引：0，他引：1
以苏南Y湖水环境为研究对象,运用模糊神经网络进行水质评价,根据评价结果进行该湖不同水域的水质比较.结果表明：该湖水体溶解氧和化学需氧量在5种不同水域具有显著性差异,两者均以中湖、东湖和湖内围网区为最高,上游河流最低;而水体氨氮、总氮和总磷含量在各水域均没有显著性差异.建立以上述5个水质指标为输入变量、包含3个神经元的隐含层和1个水质类别输出结果所组成的BP人工神经网络,经学习训练后,其可掌握水质类别特征,具备完全正确识别样本的能力.从BP网络输出结果和模糊BP神经网络计算结果可知,该湖各水域水质处于Ⅳ和V类之间,总体来说西湖的水质最好,上游河流次之,其次为湖内围网区和东湖,湖中最差.相比BP网络输出结果,模糊BP神经网络计算结果可以更简单明了地表示该湖各水域水质接近于某类标准水质的程度. 相似文献
6.
自2000年北方地区成功引进南美白对虾以来,养殖面积逐年扩大,并取得较好的经济效益,南美白对虾已成为虾农脱贫致富首选的优良品种.但北方地区池塘盐碱化严重,养殖用水pH值、氨氮超标,水质不易调节;加上近两年养殖户盲目加大养殖密度,养殖管理体系跟不上以及南美白对虾种质退化,致使南美白对虾的养殖发生严重病害. 相似文献
7.
8.
针对水质监测与评价系统在太湖应用过程中水质数据和水质等级评价不准确的问题,建立了一种多隐含层改进型GA-BP神经网络来辨识复杂的水质模型,以均方误差MSE作为个体适应度,并在权值调整过程中加入动量因子来加快收敛速度,获取最优权阈值,提高其拟合程度和泛化能力.根据校准后水质的pH、溶解氧、浊度和氨氮数据,利用TS模糊神经网络建立了适用于当地水质评价的模型.仿真测试结果充分说明改进型GA-BP优化TS模糊神经网络对复杂水质模型的拟合程度更高,水质数据的均方误差、绝对误差更小,绝对误差保持在1.5%以内,水质等级预测精度提高14.28%. 相似文献
9.
为了研究微生物对南美白对虾养殖中的影响情况,以达到增加南美白对虾养殖产量和质量的目的。本实验选取了两个水产养殖池塘,分别在这两个水产养殖池塘中投入等量的南美白对虾虾苗。实验中,在A池塘中放入生物发酵鸡粪进行发酵。经过一段时间的养殖后发现,在A水产养殖池塘养殖的南美白对虾的养殖情况要优于在B养殖池塘养殖的南美白对虾。根据实验得出的结果发现该品种发酵剂不仅产生了较为优质的微生物对南美白对虾养殖的水质能起到改善的作用,同时也有助于南美白对虾适应生长环境的改变。 相似文献
10.
桑雅君 《中国农业信息快讯》2013,(9S):133-133
为了研究微生物对南美白对虾养殖中的影响情况,以达到增加南美白对虾养殖产量和质量的目的。本实验选取了两个水产养殖池塘,分别在这两个水产养殖池塘中投入等量的南美白对虾虾苗。实验中,在A池塘中放入生物发酵鸡粪进行发酵。经过一段时间的养殖后发现,在A水产养殖池塘养殖的南美白对虾的养殖情况要优于在B养殖池塘养殖的南美白对虾。根据实验得出的结果发现该品种发酵剂不仅产生了较为优质的微生物对南美白对虾养殖的水质能起到改善的作用,同时也有助于南美白对虾适应生长环境的改变。 相似文献
11.
基于模糊聚类的神经网络虫情预测 总被引：1，自引：0，他引：1
1基于模糊聚类的神经网络预测
首先采用模糊聚类对所有样本进行预处理,再把去噪后的数据作为神经网络的输人数据进行训练和预测。
1．1基于模糊聚类的神经网络结构3层BP神经网络具有令人满意的对连续映射的逼近能力,可以满足预测的要求,因此,采用3层BP神经网络作为研究模型。3层BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。 相似文献
12.
利用BP神经网络建立的农作物虫情预测模型,其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差等缺点,可影响预测精度。为进一步提高预测精度,将人工神经网络与模糊系统结合,建立基于模糊神经网络的农作物虫情预测模型;并将该模型与基于BP神经网络算法的预测模型进行比较。结果表明,模糊神经网络的预测模型预测精确度比较高,训练速度比较快;该模型给农作物虫情预测提供了一种新方法。 相似文献
13.
水产养殖池塘是一个多变量、非线性和大时延系统,很难用传统方法建立水质预测的精确模型.神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,非常适合处理水质预测等复杂问题.利用BP神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB神经网络工具箱建立了水产养殖水环境因子pH值预测模型.在预测模型中输入测试样本,将预测结果与实测值进行比较,平均相对误差小于1％.结果表明,所构建的基于自适应BP算法的水产养殖水质预测模型具有良好的精确性和准确性,能有效地预测养殖池塘的水质状况. 相似文献
14.
笔者根据多年的海水养殖南美白对虾经验,分别从池塘基本条件、池塘的清淤、晒塘和消毒、水质选择、苗种选择及放苗、饵料的选择和控制、水质调控及病害防治等7个方面介绍了南美白对虾高密度海水养殖技术,为今后实际养殖南美白对虾提供可行的有效的技术指导依据。 相似文献
15.
研究水中溶解氧含量的预测问题,可为水厂生产、水产养殖业、地表水环境的管理提供科学依据。影响水中溶解氧的各因素关系复杂,很难进行数学建模,神经网络由于具有较强的非线性问题处理能力而被广泛应用于水中溶解氧的预测研究。由于传统神经网络具有陷入局部极小、收敛速度慢并且网络冗余度较大等缺陷,为提高网络的正确预测能力和泛化能力,采用多层激励函数(modulation transfer function,简称MTF)与量子神经网络(quantum neural network,简称QNN)相结合建立水中溶解氧预测模型,但若用神经网络作为前馈型网络,它的沿梯度下降的算法会使其在进行网络训练时有可能陷入局部极小,针对这一缺陷,提出一种可以使量子神经网络逃离局部极小点的算法,并将它应用到量子神经网络中进行网络误差调整。仿真结果表明,与传统BP(back propagation)神经网络预测结果相比,采用多层激励函数的量子神经网络(modulation transfer function-quantum neural network,简称MTF-QNN)预测水中溶解氧含量的预测精度更高。 相似文献
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基于主成分分析及GA-LM的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt(LM)神经网络、遗传算法(genetic algorithm,GA)和主成分分析(PCA)算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度.为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响.结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.0047、1.8727×10-4(溶解氧)和0.0065、9.4287×10-4(氨氮),适用于影响因素数量较多的场合.研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好. 相似文献
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<正>在当今世界上大家都公认南美白对虾在虾的种类当中是可以称之为最优良的虾种之一。南美白对虾具有生长周期快、抗病害能力强以及适应环境能力强等特点,只要在南美白对虾的生长过程之中饲料含有所需的蛋白质成分充足就能够保证南美白对虾的肉质鲜美。但是如今的南美白对虾在养殖方面存在许多的问题,本文就针对如今的南美白对虾在养殖中存在的问题进行分析,探讨南美白对虾养殖问题中的应对措施。一、南美白对虾养殖现状近年来,南美白对虾的养殖现状形式严峻,南美白对虾的养殖存在问题的原因有许多,南美白对虾养殖出现问题的原因有许许多多种,并且原因之间相互关联,像是虾苗的选取,养殖虾 相似文献
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基于BP神经网络的桃林口水库水质预测 总被引：1，自引：0，他引：1
为掌握秦皇岛桃林口水库未来水质变化的状况,选取总磷(TP)、硝酸盐氮(NO_3-N)、亚硝酸盐氮(NO_2-N)、氨氮(NH_3-N)、高锰酸盐指数(COD_(Mn))、溶解氧(DO)和五日生化需氧量(BOD_5)7项指标2008—2015年8年的实测数据作为训练样本,建立BP神经网络模型对桃林口水库出库站2016、2017年7项水质指标进行预测,结果表明,该BP神经网络模型预测模拟训练后的模型预测效果良好,可以运用到桃林口水库水质指标的预测预警系统中。 相似文献