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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
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4.
本研究旨在不通过愈伤途径,直接诱导大花萱草不定芽,并建立相应的植株再生技术体系。实验以大花萱草‘32-1’幼芽为外植体,配制不同激素和活性炭的培养基,考察各因素对大花萱草植株再生的影响。结果表明:不同激素配比对大花萱草‘32-1’初代培养、继代增殖和生根培养影响差异显著。最适初代培养基为MS+6-BA 3.0 mg/L+NAA 2.0 mg/L,启动率和增殖系数分别是100.00%和5.60,可直接诱导出不定芽;最适增殖培养基为MS+6-BA 2.0 mg/L+NAA 0.5 mg/L,增殖系数为3.47;最佳生根培养基为1/2MS+NAA 1 mg/L+AC 2 g/L。 相似文献
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7.
茶树主产长江流域以南 ,日照市自 6 0年代初开始引种并获得成功。北方引种茶树常受越冬防寒的限制 ,使一些地区无法种植。多年来 ,为保护茶树正常越冬我们采取了许多行之有效的措施 ,收到很好的效果。近几年又进行茶树保护地栽培 ,不仅有效地解决了越冬防寒的问题 ,而且实现了产品的反季节栽培和无公害生产。1 茶园的选择和建立1.1 茶园的选择对已建茶园进行保护栽培 ,要在 3年以上投产园中进行。选背风向阳、立地条件好 ,土层深厚和水浇方便的茶园扣棚。这样投资少 ,见效快 ,产量高 ,效益好。1.2 茶园的建立进行保护栽培的茶树 ,建园时… 相似文献
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