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1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,如何將信息處理技術(shù)與水產(chǎn)養(yǎng)殖結(jié)合起來,從而真正實(shí)現(xiàn)科學(xué)養(yǎng)殖,在農(nóng)業(yè)乃至水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)領(lǐng)域成為了亟待解決的問題。水產(chǎn)養(yǎng)殖池塘水質(zhì)參數(shù)對(duì)水產(chǎn)品具有極其重要的作用,一旦池塘水質(zhì)惡化會(huì)嚴(yán)重影響?zhàn)B殖產(chǎn)品的生存甚至給養(yǎng)殖戶造成無法估量的損失。因此,對(duì)池塘水質(zhì)因子進(jìn)行研究,并將現(xiàn)代信息處理技術(shù)運(yùn)用到池塘水質(zhì)重要因子的預(yù)測(cè)上具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文針對(duì)池塘水質(zhì)問題,通過分析池塘水質(zhì)的基礎(chǔ)之上,建立水質(zhì)重要因子溶解氧的預(yù)測(cè)模型,并
2、在此基礎(chǔ)上對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)控管理系統(tǒng)的后臺(tái)管理系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì),同時(shí)將MATLAB引擎技術(shù)將溶解氧預(yù)測(cè)模型嵌入到系統(tǒng)中,為科學(xué)管理水產(chǎn)養(yǎng)殖池塘提供了一定的理論和實(shí)際意義。
(1)針對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖池塘水質(zhì),在借鑒池塘水質(zhì)動(dòng)態(tài)模型的基礎(chǔ)之上對(duì)池塘水質(zhì)因子及其影響因素進(jìn)行了分析研究,并構(gòu)建了池塘水質(zhì)關(guān)鍵因子溶解氧預(yù)測(cè)模型,對(duì)下一時(shí)刻池塘溶解氧進(jìn)行預(yù)測(cè)。
?。?)針對(duì)池塘溶解氧影響因素種類多且相互之間作用機(jī)理復(fù)雜的情況,通過將主成分分析
3、方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法,提出PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,對(duì)影響因素降維,消除因子間相互影響,仿真結(jié)果表明在提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率的同時(shí),相較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果有明顯提高。
?。?)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閾值確定過程中,通過將遺傳算法引入尋找BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)連接權(quán)值及閾值,構(gòu)建PCA-GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。從仿真結(jié)果可以看出,雖然訓(xùn)練預(yù)測(cè)時(shí)間稍有增加,但是完全滿足實(shí)際預(yù)測(cè)需要,且預(yù)測(cè)精度較好,預(yù)測(cè)結(jié)果更穩(wěn)定。
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