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1.
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
2.
南美白对虾池塘养殖对于水体质量有着较为严苛的要求,残饵及生物排泄物的增多会大量消耗水体溶解氧,进而打破水体动态平衡,导致NH3-N、NO2-N等毒害成分升高,引起南美白对虾病害甚至导致死亡,造成养殖户经济损失并且阻碍了南美白对虾养殖产业的健康发展。针对上述问题,笔者研究并开发一种能够实时监测养殖池塘水质,并能根据南美白对虾生长习性智能控制增氧机、水泵等养殖设备的南美白对虾池塘养殖水质智能控制系统。系统具有控制智能、运行可靠、集成度高等特点,在养殖生产试验中取得了良好效果,保证了南美白对虾养殖过程的安全,有效降低了南美白对虾池塘养殖风险。 相似文献
3.
本文主要介绍了利用可视化开发语言、数据库技术和网络技术将历史的蠡湖鱼类种质资源数据进行整理、整合,最终通过网络发布,使蠡湖鱼类种质资源数据得到保存和共享。客户端录入平台和网站通过网络数据库被有机的结合在一起,更大程度的满足了数据维护和操作的需要。 相似文献
4.
文章分析了柑桔出口中存在的问题,探讨如何将柑桔的资源优势转化为出口优势,促进柑桔产业的快速发展,并提出了有关对策和建议. 相似文献
5.
采用涡度相关法,于2010年和2011年对江汉平原水稻-油菜连作田冠层CO2通量进行周年观测,研究该系统CO2源、汇的季节和日变化规律。结果表明,CO2通量的日变化特征明显,各生育期平均CO2通量日变化幅度较大。将观测期通量数据插值后得到CO2净交换通量(NEE)的逐日变化过程,油菜收割后闲置期-中稻移栽期、分蘖期、拔节-抽穗期、乳熟期的平均NEE分别为1.63、-11.86、-20.61、-4.65g.m-2.d-1;水稻收割后的闲置期、油菜苗期-现蕾期、抽薹期、开花期、绿熟期平均NEE值分别为2.18、0.43、-5.00、-11.70、-13.91g.m-2.d-1。全年稻-油连作农田生态系统净CO2吸收量为19.26 t.hm-2。 相似文献
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10.
同一平菇品种经过四年以上栽培就会表现出一些退化现象。如出菇迟,长势弱,转潮慢,产量不高等。通过平菇有性繁殖所产生的孢子进行母种繁殖是解决种性退化的一条有效途径。因平菇子实体孢子弹射量大,接种操作简易,在栽培专业户中推广孢子分离提纯复壮技术是可行的。 相似文献