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1.
溶解氧(Dissolved oxygen, DO)含量是影响水产养殖产量的重要因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,且其影响因子过多、存在复杂的耦合关系,难以实现精准预测。针对传统长短时记忆神经网络(Long short term memory, LSTM)预测模型易引入冗余数据,且在训练过长序列时会出现梯度消失现象,从而不能捕捉因子间长期的依赖性问题,提出了基于小波变换(Wavelet transform, WT)、卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)和LSTM的溶解氧含量预测模型。首先,使用WT降低数据噪声;然后,使用CNN深度挖掘各变量之间的潜在关系;最后,利用LSTM的时序性预测2h后的水产养殖溶解氧含量。结果表明,本文提出的WT-CNN-LSTM模型预测效果良好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.138、0.229和0.954,比传统LSTM模型分别优化了28.87%、21.03%和4.61%。 相似文献
2.
2013—2018年,每周对洞庭湖的2个湖体断面进行水质监测,采集酸碱度(pH)、溶解氧(DO)、高锰酸钾指数(CODMn)、氨氮含量指标(NH3-N)等4个水环境质量指标,进行相关性和回归分析,得出DO与其他3个水质指标之间的相关关系.并通过GIS绘制洞庭湖植被覆盖特征的遥感图像,研究洞庭湖水体DO值水平与附近植被覆盖度之间的关系.结果表明:(1)洞庭湖湖体溶解氧(DO)夏季(6—8月份)含量低,冬季(11月至次年1月份)含量高,季节性变化十分明显;(2)从空间上来看,西洞庭湖溶解氧含量整体上大于东洞庭湖,不同地域溶解氧的水平差异较大;(3)洞庭湖水体中的溶解氧含量在一定范围内与pH值正相关,与氨氮含量呈明显正相关,与高锰酸钾指数无相关关系;(4)水体中的溶解氧对水稻生产有影响且两者之间不是单一的正相关关系,当溶解氧为9.8mg/L左右时,稻田覆盖率是最高的. 相似文献
3.
根据2017年的实测数据对辽宁盘锦海水增养殖区海域的水质状况进行分析,结果表明,所有监测站位中10月份DO含量最高,5月份次之,7月和8月最低,所有站位在这4次监测中有25%出现超标现象。COD含量在夏季出现最大值,8月和10月份所有站位COD均超出第一类海水水质标准,其余月份有部分站位也超出了第一类海水水质标准。除10月份的7号站位外,各监测月份盘锦增养殖区DIN均受到污染,污染程度较重,大部分站位超出了第二类海水水质标准。8月份DIP污染物最高,10月份次之,但均超出第一类海水水质标准,7月份有个别站位超出第一类海水水质标准,5月份所有站位水质状况良好,均未超出第一类海水水质标准。从季节变化分析可以发现,DO变化特征为秋季>春季>夏季,COD存在夏季>秋季>春季的变化特征,夏季DIN含量明显高于其它季节。 相似文献
4.
基于改进极限学习机的水体溶解氧预测方法 总被引:2,自引:2,他引:0
为了有效地指导水产养殖生产,提高溶解氧浓度预测的精度,提出了基于因子筛选和改进极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的水产养殖溶解氧预测模型。首先,利用皮尔森相关系数法计算各影响因子与溶解氧浓度间的相关系数,提取强关联因子,降低预测模型的输入量维度;采用偏最小二乘算法(Partial Least Square, PLS)优化传统ELM神经网络,避免网络中隐含层共线性问题,保障输出权值的稳定性;然后,结合新型激活函数,构建水体溶解氧浓度预测模型。最后,将SPLS-ELM(Selection Based Partial Least Square Optimized Extreme Learning Machine)预测模型应用到江苏省无锡市南泉基地某试验池塘的水体溶解氧预测中。试验结果表明:该模型的预测均方根误差为0.3232,与最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)、BP神经网络、粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化LSSVM和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化BP神经网络相比分别降低40.98%、44.48%、34.73%和44.18%。且该模型的运行时间仅0.6231s,预测精度和运行效率明显优于其他模型。该模型的溶解氧预测曲线接近真实溶解氧变化曲线,能够满足水产养殖实际生产对水体溶解氧预测的要求。 相似文献
5.
借助环境数据实时采集装置,于2014年1月5日至1月22日连续开展了冬季露天池塘培植浒苔对池底水温、酸碱度和溶解氧的实时监测工作。结果表明:(1)密植浒苔可在不改变池底水温峰值期时辰数的基础上,提前1个时辰到达峰值,在不影响到达谷底时辰的同时,使低谷期缩短了1个时辰,并由此延长了水温由峰到谷的转换时长;(2)密植浒苔可保持池底p H值的基本稳定,并在不改变池底p H值时段变化节律的基础上,使日均p H值由9.3下调至8.6;(3)密植浒苔在对池底DO值的时序变化影响上与池底水温相仿,并使日均DO值由10.61mg/L下调至6.80mg/L。 相似文献
6.
不同氨氮和溶解氧条件下循环海水养殖系统生物滤池对氨氮、化学耗氧量及颗粒悬浮物的处理效果 总被引:1,自引:0,他引:1
为了建立优化的循环海水养殖系统,采用水质国标检测方法分析了珊瑚石生物滤池在不同氨氮和溶解氧(DO)负荷实验条件下对养殖废水中氨氮、化学耗氧量(COD)及颗粒悬浮物(SS)的处理效果。结果显示,进水氨氮浓度对出水氨氮(正相关)、COD(正相关)均有极显著的影响(P0.01),对SS处理效果影响不显著。当进水氨氮浓度为0.45~0.65 mg/L时,滤池对水体处理效果最优(氨氮平均清除率为82.1%±3.3%;COD平均清除率为7.1%±1.5%;SS平均清除率为5.8%±1.6%)。DO浓度对水体氨氮(负相关)和COD(负相关)处理效果的影响显著(P0.05),对SS处理效果影响不显著。DO浓度为5.0~7.0 mg/L时,水体处理效果最优(氨氮平均清除率为78.7%±3.5%;COD平均清除率为23.0%±5.3%;SS平均清除率为7.1%±2.0%)。因此,本实验环境下的循环海水养殖系统珊瑚石生物滤池在氨氮浓度为0.45~0.65 mg/L,DO浓度为5.0~7.0 mg/L时,对水体中的氨氮、COD、SS的综合处理效果最优。 相似文献
7.
增氧灌溉对棉花营养特征及土壤肥力的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
以新陆早41号为材料,通过模拟试验和田间小区试验,研究增氧对灌溉水溶解氧的影响,以及增氧灌溉对棉田土壤养分、土壤微生物数量、棉花养分吸收和产量的影响。增氧灌溉模拟试验设计4个充氧浓度(CK-0%、O_2-21%、O_2-30%、O_2-50%),连续测定主管道和滴灌带不同监测点位灌溉水溶解氧浓度;田间试验设计3种增氧灌溉方式,物理增氧PO、化学增氧CO和常规滴灌CK。结果表明,增氧灌溉能够明显提高灌溉系统内灌溉水的溶解氧浓度,并且随着溶解氧浓度的增加衰变增加,灌溉水溶解氧浓度增加至12~14 mg L~(-1)较为适宜;增氧灌溉显著促进棉花增产,PO、CO棉花产量分别较对照增加11.39%、11.42%;增氧灌溉能促进棉花对土壤养分的吸收,从而降低土壤中养分含量,棉田土壤速效氮、有效磷、速效钾、有机质含量均有所降低,CO处理土壤速效氮、有机质含量与对照之间的差异达到显著水平,分别降低27.23%、9.61%,PO处理速效钾含量与对照之间的差异达到显著水平,较对照降低5.78%;增氧灌溉对棉田土壤细菌、真菌、微生物数量有促进作用,PO、CO处理细菌数分别较对照提高28.38%、21.05%,微生物总量分别提高27.86%、20.63%,处理间差异均达到显著水平。说明棉花根系对氧敏感,增氧灌溉能够进一步挖掘棉花生产潜能,不同增氧措施均能在一定程度上促进棉花生长和促进棉花对土壤养分的吸收,能加速土壤有机质分解和养分释放。 相似文献
8.
以模拟城市污水为处理对象,应用复合式膜生物反应器系统进行除污试验,考察反应器中溶解氧(DO)浓度对除污效果的影响。通过运行条件优化研究,综合脱氮除磷效果及经济因素,确定复合区最适DO浓度为2.5 mg/L,此时反应器除污效果较好。 相似文献
9.
<正>一、事情经过2013年3月20日,天气晴朗,气温22~29℃。上午10点,某公司一批规格9朝的罗非鱼苗被从广东廉江用汽车运往广西田东祥周镇某养殖场。鱼苗用氧气袋包装,密度539尾/袋,共计122000尾。下午6点左右到达目的地。到达目的地后,工作人员先对氧气袋进行观察,发现袋内无死苗,袋底部有少量排泄物,水色清澈透 相似文献
10.
<正>杂交鲟是一种经济价值和观赏价值都较高的名贵鱼类,由西伯利亚鲟和史氏鲟杂交而成,具备较强的环境适应能力,抗病能力强,易人工驯化,生长速度快,养殖周期短,经济效益好。近几年,我们充分利用雪野水库丰富资源,进行了网箱养殖杂交鲟的试验,现总结技术如下:一、养殖环境雪野水库建于20世纪60年代,位于黄河流域大汶河水系瀛汶河上游,水深平均在10米左右,水质清新,溶解氧丰富,水体透明度30厘米以上。 相似文献