羅非魚成魚池塘養(yǎng)殖智能決策模型的研究.pdf

1、隨著我國(guó)水產(chǎn)養(yǎng)殖的快速發(fā)展，信息化養(yǎng)殖漸漸走入漁民的養(yǎng)殖過(guò)程中，水質(zhì)傳感器的使用、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的推廣，漁民可以實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)到養(yǎng)殖過(guò)程中各種環(huán)境因素的數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)來(lái)養(yǎng)殖。但是由于我國(guó)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)管理水平較低、信息技術(shù)不健全等原因，還不能及時(shí)、準(zhǔn)確的對(duì)養(yǎng)殖過(guò)程進(jìn)行智能化的管理和控制。因此研究羅非魚智能決策模型，探究羅非魚的生長(zhǎng)、疾病等與各種環(huán)境因素之間的關(guān)系以及池塘養(yǎng)殖溶解氧含量與其他環(huán)境因素之間的關(guān)系。為將來(lái)水產(chǎn)養(yǎng)殖精準(zhǔn)化養(yǎng)殖提供智能決策，也

2、為其他水產(chǎn)養(yǎng)殖動(dòng)物的智能化養(yǎng)殖提供參考。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，是人工智能的重要途徑，近年來(lái)越來(lái)越多的被應(yīng)用到非線性系統(tǒng)的預(yù)測(cè)中，是由人工神經(jīng)元互相連接組成的網(wǎng)絡(luò)，從微觀的角度對(duì)人的大腦抽象的簡(jiǎn)化描述，實(shí)現(xiàn)了人腦的學(xué)習(xí)、記憶等功能。
　　本研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立羅非魚咸魚池塘養(yǎng)殖生長(zhǎng)模型、疾病預(yù)測(cè)模型、池塘溶解氧預(yù)測(cè)模型。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立羅非魚成魚池塘養(yǎng)殖生長(zhǎng)模型、疾病預(yù)測(cè)模型，探討建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)

3、絡(luò)的模型的關(guān)鍵技術(shù)，包括樣本的選取與預(yù)處理、輸入輸出變量的選取、隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定等。羅非魚成魚池塘養(yǎng)殖生長(zhǎng)模型討論了羅非魚一個(gè)生長(zhǎng)周期內(nèi)每一周的體重與本周溶解氧、水溫、氣溫、pH、電導(dǎo)率等之間的關(guān)系。羅非魚咸魚池塘養(yǎng)殖疾病預(yù)測(cè)模型探討了羅非魚的疾病與各種可測(cè)的環(huán)境因素之間的關(guān)系。而羅非魚池塘養(yǎng)殖溶解氧預(yù)測(cè)模型采用參數(shù)優(yōu)化的最小二乘向量機(jī)的方法處理數(shù)據(jù)，用徑向基核函數(shù)作為核心函數(shù)，對(duì)池塘養(yǎng)殖溶解氧與其他生物和環(huán)境因素之間的關(guān)系進(jìn)行研究。通