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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.
3.
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.
6.
高密度养殖情况下,水质的好坏与鱼的健康生长息息相关。水质调控好,鱼类生长快、发病率低、饲料利用率高。若水质管理不善,就容易造成有害物增多,溶解氧下降,使池水老化,导致泛塘和鱼病暴发,轻则抑制生长,造成饲料系数上升,重则引起死亡。"要想养好一塘鱼,先要调好一塘水",现将精养鱼池水质调控关键措施介绍如下,供参考。 相似文献
7.
8.
泥鳅人工繁殖及苗种培育技术 总被引:1,自引:0,他引:1
泥鳅(Misgurnus anguilicaudatus)原为野生种,属鲤形目、鳅科、泥鳅属,因其味道鲜美,肉质细嫩,营养丰富,被誉为"水中人参"。目前,我国泥鳅养殖所需的苗种主要是人工捕捞的野生苗,加上化肥、农药、工业三废等污染,导致泥鳅野生资源锐减,野生苗种资源已不能满足规模化养殖的需要。2013年,江苏省宿迁市农科院承担了江苏省水产三新工 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