基于优化BP网络的工厂化水产养殖水质预测模型的实现

在分析影响工厂化水产养殖水质因素的基础上,利用BP神经网络良好的非线性映射特性,建立了工厂化水产养殖水质预测模型,并利用MATLAB神经网络工具箱编程实现.训练结果表明:用L-M BP网络预测工厂化水产养殖水质,收敛速度快,预测精度高,能有效地预测水产养殖中的水质状况.     

基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统

集约化的水产养殖对养殖水体水质有较高的要求,不准确的测量和延迟的数据采集会影响养殖生产的顺利进行.设计了一种基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统,将无线传感器网络与上层应用系统有机结合,在自组网情况下实现了水产养殖相关数据的实时监测.该系统在Cotex-M4 ARM架构下以微处理器STM32F405与无线射频芯片CC2530为核心,对系统底层硬件、底层软件、应用层软件进行了开发.同时,为提高数据的准确性,采用新型支持度函数加权融合算法对系统采集的多传感器数据进行融合.整个系统测量精度高,实时性强、运行稳定,能够较好地满足水产养殖水质监测的要求.     

论信息融合技术改进水产养殖水质监控系统

文章结合水产养殖水质监控系统的水质参数传输技术,水质参数的采集及应用等现状和问题,提出可通过基于信息融合的技术,采用聚类分析法提高融合精度,利用计算机视觉技术表征鱼类的生存状况,建立更全面、有效的水产养殖水质预测预警模型等措施,改进水产养殖水质监控系统的措施,保证水产养殖水环境的生态平衡,提高水产养殖的水质监测技术,旨在为今后ioude研究提供理论基础和技术指导。     

水产养殖水质检测与控制技术研究进展

对水质进行监测以及调控是目前我国在开展水产养殖过程中最为重要的一部分,也是十分关键的环节,更是保证所有水产品质的重点措施.文章的主要内容就是分析在水产养殖水质监测过程中控制技术的应用方式以及内涵,改善我国水产养殖水质监测的整体效果.     

基于DBN-LSSVR的南美白对虾养殖溶解氧预测

为了提高南美白对虾(Litopenaeus vannamei)养殖溶解氧预测的精度,提出了深度信念网络融合最小二乘支持向量回归机(Deep belief nets-least squares support vector regression,DBN-LSSVR)的南美白对虾养殖溶解氧预测模型.首先,采用深度信念网络(Deep belief nets,DBN)方法,多尺度提取养殖水质时序数据的特征向量;然后,使用提取的养殖水质特征向量训练和优化DBN-LSSVR,构建了基于DBN-LSSVR的对虾养殖水质溶解氧预测模型;最后,以广州市番禺区南美白对虾养殖水质溶解氧实测数据为基础,对预测模型进行了实验验证,并与浅层BP神经网络、标准最小二乘支持向量回归机进行了对比分析.所构建的模型具有较高的预测精度和泛化性能,是一种有效的南美白对虾养殖溶解氧预测方法.     

水产养殖水质调控技术探析

<正>水质是水产养殖的重要部分,其要求非常高。近几年,随着环境污染的加剧,水产养殖水质面临着很大的污染影响,必须深化调控技术的应用,净化水产养殖的水质,为水产养殖提供优质的条件。提高水产养殖的效率,解决水质对水产养殖造成的影响,满足水产养殖的需求。文章以水产养殖为背景,分析了水质调控技术的应用。一、水产养殖水质调控的关键因素水产养殖水质调控,是一项重要的工作,有助于水产养殖的优质性。水质调控中,需要考虑三项关键因素的影响,分别是:化学因子、物理因子和生物因子,这三项因素决定了水质调控技术的应用效率。     

规模化水产养殖环境因子监控系统的设计

为实现精确的水质环境监控,设计了基于ZigBee无线传感器网络的水产养殖环境因子监控系统。该系统对测量的水质环境因子采用自适应加权融合算法和模糊综合评判法进行两级数据的融合分析,判断当前的水质环境是否有利于养殖对象的生长并由判断结果给出控制决策。实验数据和分析结果表明,该系统具有较强的容错性,可弥补系统单因子单阀值控制的不足,提高了系统的精确性和可靠性。     

基于光伏供电的水产养殖水质检测平台设计

针对传统水产养殖水质监测装置存在的水质监测传感器工作寿命短、水质信息采集频率不固定等问题,设计出一种基于光伏供电的水产水质检测平台。通过检测模式创新设计、供电模式创新设计,在完成水质检测后,由螺杆传动机构带动固定在其底部的水质传感器脱离水体。实现非检测时期水质传感器和被检测水体的非直接接触,延长水质传感器使用寿命。在监测中心预先设定水质信息采集的频率,到达检测时间就控制螺杆传动机构下降,使水质监测传感器深入被检测水体中,实现定时检测。光伏阵列给平台各单元供电,使平台结构更加简洁。利用单片机(STM32F4、MAX813看门狗芯片)控制螺杆传动机构的升降,ZigBee网络进行数据的传送。结果表明,该设计方案能满足水产养殖的需求,使水质监测传感器寿命延长80%,检测精度提高35%,为水产养殖领域提供了一种可靠的方案。     

工业化水产养殖系统中溶解有机物清除方法的比较分析

工业化水产养殖生产的技术难点是养殖废水的净化和高效利用,养殖过程中产生的溶解有机物是水质污染的重要来源,及时、高效地清除水中溶解有机物能够显著提升净化效率。本文对工业化水产养殖系统中溶解有机物的种类特性、清除设备方法与清除效果、技术发展趋势等进行了初步的比较分析,旨在对优化工业化水产养殖的水质净化处理技术提供一定的参考。     

基于神经网络的水产养殖水质预测模型研究

水产养殖池塘是一个多变量、非线性和大时延系统,很难用传统方法建立水质预测的精确模型.神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,非常适合处理水质预测等复杂问题.利用BP神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB神经网络工具箱建立了水产养殖水环境因子pH值预测模型.在预测模型中输入测试样本,将预测结果与实测值进行比较,平均相对误差小于1％.结果表明,所构建的基于自适应BP算法的水产养殖水质预测模型具有良好的精确性和准确性,能有效地预测养殖池塘的水质状况.     

水产养殖过程中常见的水质问题及解决办法

水产养殖业是促进我国经济发展的重要国民经济支柱之一,做好水产养殖工作可以为我国带来更高的经济效益。水质问题是影响水产养殖质量与产量的重要因素,一旦水质出现了问题,将会使得水产养殖业的发展受到严重的经济损失。基于此,相关水产养殖单位应重视对水质的管理,及时解决水产养殖中出现的水质问题,真正保护好水生动物的生长环境,促使我国水产养殖业的健康发展。     

浅析水产养殖中水质的问题

现在国家很支持水产养殖。水产养殖对相关技术和水质有重要要求。尤其是现在的水质污染,给水产养殖带来了威胁。文章从水产养殖中水质的相关问题展开了探讨,提出了一些合理的治理水质的方法,希望能给相关工作人员提供一些建议。     

环境温度在水产养殖中的作用

水产养殖不仅可以满足消费者需要,也能给海洋经济带来丰厚的效益.但水产养殖对环境的水质和温度均有苛刻要求.其中,温度是影响水产养殖产品的重要因素,直接关系到水产品新陈代谢的周期,由此可见环境温度对水产养殖的重要性.     

鱼塘水质调控五要点

一、PH值—水质的重要指标水的pH值(酸碱度)是水质的重要指标,海水养殖pH值一般控制在7.5—8.5之间,淡水养殖pH值一般控制在6.5—9.0之间。pH值过高或过低,对水产养殖动物都有直接的损害,甚至会造成死亡。PH值低于6.5的水可使水产养殖动物的血液中的pH     

基于水产养殖无线传感器网络网关设计与组网研究

分析了水产养殖水质监测现状,针对国内水产养殖无线传感器网络网关设计存在的问题,提出并实现了一种能与多个服务器通信与能量自我补给的网关,包括处理器模块、射频模块、GPRS模块和充电模块.根据水产养殖环境特点,设计一种适合大面积部署与减少跳数的组网方法.在此网关和组网方法的基础上对水产养殖环境进行组网试验,组网实验丢包率为3.38％.     

鱼塘水质调控

<正>一、PH值一水质的重要指标水的pH值(酸碱度)是水质的重要指标,海水养殖pH值一般控制在7.5—8.5之间.淡水养殖pH值一般控制在6.5—9.0之间。pH值过高或过低,对水产养殖动物都有直接的损害,甚至会造成死亡。PH值低于6.5的水可使水产养殖动物的血液中的pH值下降,削弱其血液载氧的能力,造成水产养殖动物自身患生理缺氧症。尽管水中的溶解氧较高,但鱼虾等水产养殖动物仍常浮头。PH值过高的水则可能腐蚀鱼虾鳃部组织,使鱼虾等失去呼吸能力而大批死亡。     

试论立体生态水产养殖技术要领

特色水产养殖的发展是我国现代渔业生产中一个十分重要的构成部分.立体生态水产养殖是对于养殖对象所栖息水层的不同而采用的综合养殖模式,这种养殖模式可以明显提升池塘养殖的综合效益,使池塘水质得到良好改善,减缓养殖水体老化的问题,实现水资源的有效运用.立体生态水产养殖不但是国内水产养殖的主体,也将是国内淡水产品的重要来源.以鱼...     

水质检测在水产养殖中的重要性及改良措施

为减少因水质污染造成水产养殖的损失,对水产养殖中的水质进行分析和检测,并通过采用科学方法控制水质,以达到水产养殖对象正常生长发育所需的水质要求。现对水产养殖中优质水质的特点进行总结,并分析了水质检测中的常见问题,同时提出了相应的解决措施,以供参考。     

微生物水质调节剂在水产养殖中的应用研究进展

随着水产养殖规模的日益扩大,养殖水体水质的恶化已成为水产养殖业持续发展的制约因子,通过对微生物水质调节剂的研究及应用进行概述,简要阐述了微生物水质调节剂的概念、作用机理、存在问题及解决措施,以期从根本上解决水产养殖业面临的水质恶化问题.     

海水人工湿地对梭鱼室内越冬养殖废水的净化效果

为开发海水低温环境下人工湿地在水产养殖上的应用,研究人工湿地在海水环境下对梭鱼亲本室内越冬养殖废水的处理效果和净化效能。海水(16.8‰~19.6‰)人工湿地对室内越冬养殖废水的净化效果:总凯氏氮去除率为13.4%,总氨氮为32.1%,亚硝氮为33.1%,浊度为55.1%,COD为35.6%,总磷为34.6%。越冬期间养殖池水质稳定。低温对总凯氏氮和三态氮的去除率有一定影响,并制约人工湿地脱氮过程;对浊度、COD、总磷去除率影响并不明显。海水人工湿地能维持连续运转并保持越冬养殖池的水质稳定。养殖负载量、越冬期间水力负荷尚有提升空间。