基于粒子群的模糊神经网络养殖池塘溶氧预测研究

溶氧是水产养殖中的一项重要指标,与水产品生长有着十分密切的关系。为准确预测养殖池塘的溶氧量,降低水产养殖风险,提出基于小波包分析和粒子群算法优化模糊神经网络的组合预测模型。首先使用小波包变换对采集的原始信号进行消噪处理,然后将处理后的逼近信号分为训练数据和测试数据,利用训练数据对模糊神经网络进行训练,并使用粒子群算法对网络参数进行优化,最后利用测试数据进行溶氧预测并检验预测模型的性能。通过对比试验,分别证明了粒子群算法和小波包变换的有效性:预测溶氧值时,基于小波包变换,粒子群算法与BP算法相比,误差指标均方根误差(RMSE)、平均相对误差均值(MAPE)和平均绝对误差(MAE)分别降低了22.75、3.97和22.86个百分点;基于粒子群算法,有小波包变换和无小波包变换相比,3项指标分别降低了16.82、3.36和16.65个百分点。研究表明:小波包分析和粒子群算法可提高预测精度,该组合模型可对溶氧进行有效预测。     

基于局部化双向LSTM和状态转移约束的养殖水质分类预测

养殖水质对水产养殖的产出和收益具有非常重要的影响,提前预测水质状况可以提高治理水平,从而减少水产养殖的损失。以南美白对虾(俗称白肢虾)日常养殖水质为研究对象,选取温度(T)、pH、溶氧(DO)、盐度、氧化还原电位(ORP)、亚硝酸盐氮(NO^-_2-N)和氨氮(NH^+_4-N)作为水质数据特征,提出基于局部化双向LSTM(CovBiLSTM)和状态转移约束的水质预测模型(CovBiLSTMST)。首先使用双向LSTM网络接收历史水质数据序列信息的输入,然后利用卷积函数和最大池化技术(Max pooling)来挖掘双向LSTM网络不同单元输出数据之间的关系,对历史不同时间的水质数据进行融合,最后采用Softmax分类器来预测水质状况,同时利用状态转移约束条件来提高预测的准确率。通过对比试验,分别证明了局部双向化LSTM和状态转移约束对水质预测的有效性。与基于LSTM的预测方法相比,评价指标分类准确率和召回率分别提高5%和4%。研究表明:基于局部化双向LSTM(CovBiLSTM)网络模型的水质预测算法比基于其他模型的预测算法能更准确预测南美白对虾的水质状况。     

水产养殖溶氧浓度软测量模型研究进展

溶氧浓度软测量模型是用于预测水产养殖水质中溶氧变化情况的重要手段,对于控制鱼类生长存活至关重要。阐述了建立溶氧浓度软测量模型的目的和意义,综述了溶氧浓度软测量模型的研究现状。溶氧浓度软测量模型分为神经网络和优化算法组合、支持向量机和优化算法组合,总结和分析了这两类建模方法存在的问题,提出了采用混合软测量方法建立溶氧浓度模型的改进方案;最后对溶氧浓度软测量模型未来研究方向进行了简要展望,指出融合多种信号并结合专家知识、机器学习等智能方法,基于机理和数据驱动的混合软测量是建立溶氧浓度模型的发展方向。     

带有溶氧预测的水产养殖监测平台的研究

针对传统水产养殖水质监测系统不能提前预警和通信延迟高的问题,提出一种带有溶氧预测的低延迟无线传感水质监测平台。本研究搭建了4个水质监测节点,通过LoRa模块与汇聚模块进行通信,实现了水质数据的实时监测。应用边缘计算的策略,将云服务器的计算和系统控制任务卸载到上位机来降低系统延迟。上位机更新本地和云服务器的数据,同时基于小波变换和长短期记忆网络(WT-LSTM)模型实现溶氧预测功能。结果显示:与其他预测模型相比,WT-LSTM模型效果更好;pH、温度、溶氧、电导率和氨氮监测数据的相对误差,分别小于1.4%、0.7%、0.2%、12%、5%;基于评测系数分析,溶氧1 h的预测结果比较准确,可作为溶氧预警的参考。本平台可以在低成本、低延迟的情况下,实现水质数据的实时监控,并完成1 h内溶氧的预测,使得系统对增氧机的控制更加合理化、智能化。     

基于启发式Johnson算法优化BP神经网络的水产养殖产量预测模型

针对水产养殖产量预测难的现状,提出一种基于启发式Johnson算法优化的反向传播神经网络(BPNN)的产量预测模型。该模型在传统BP神经网络的基础上,针对网络训练时间长、易陷入局部最优的问题,通过启发式Johnson算法降低输入神经元维度,再结合试凑法确定神经网络隐层个数,构建启发式Johnson反向传播神经网络(HJA-BPNN)学习预测模型。实验结果表明,该模型在山东省对虾海水养殖产量预测中,预测的均方根误差小于传统BP神经网络和GM(1,1),且学习效率相比传统BP神经网络有所提升。研究表明,该学习预测模型在大量历史数据的模型构造上有更大的优势,能够缩短建模时间,同时获得良好的预测效果,为水产养殖产量预测提供了一种可行的新方法。     

家鱼池塘底泥耗氧率与理化因子的相关性分析

采用原位底泥耗氧测定法,研究了10口家鱼鱼池底泥耗氧率与底部水体理化因子(溶氧、温度、pH值、氧化还原电位)和底泥有机质含量及深度的相关关系。结果显示:池塘平均底泥耗氧率(SOD)为0.91 g/(m2.d),变动范围为0.76～1.09 g/(m2.d)。双变量相关性分析表明,底泥耗氧率与池塘底部水体理化指标的相关性均达到极显著水平(P<0.01),与溶氧相关性最高(Pearson相关系数为0.779),其次是温度、pH值和氧化还原电位,相关系数分别为0.587、0.557和-0.421;底泥耗氧率与底泥深度相关性达到显著水平(P<0.05)。偏相关分析结果表明,底泥耗氧率与溶氧和温度呈极显著相关(P<0.01),与其它因素均未达到显著水平。影响底泥耗氧率最重要的环境因子是溶氧,其次是温度。利用BP神经网络分析影响SOD的理化因子,以溶氧、温度和底泥深度为BP神经网络模型的输入变量建立BP神经网络模型对SOD进行预测分析,BP神经网络模型训练和测试相关系数分别为0.911和0.879,平均相对误差分别为11.6%和10.4%,预测值与真实值偏差较小,拟合度较高,可有效预测池塘底泥耗氧率。     

不同测定方法对聚维酮碘杀菌效果的比较研究

以6株黄鳝源嗜水气单胞菌分离株作为受试菌,研究聚维酮碘在两种测定方法下的杀菌率、有效碘含量,及其对黄鳝的急性毒性,评价不同测定方法的准确性及应用安全性。试验结果显示,采用试管二倍稀释法,在溶菌肉汤、营养肉汤和双倍浓度营养肉汤培养基中,聚维酮碘对6株菌的24h最小抑菌质量浓度和最小杀菌质量浓度均为24g/L(溶菌肉汤=营养肉汤≥双倍浓度营养肉汤)。采用直接作用法时,5mg/L和10mg/L聚维酮碘在10min内的杀菌率分别为99.99%、100%。试管二倍稀释法中有效碘的含量(溶菌肉汤营养肉汤双倍浓度营养肉汤)也远低于直接作用法,且有效碘含量在24h后均下降。聚维酮碘对黄鳝的24h半致死质量浓度为173.91mg/L,这一质量浓度远高于直接作用法测定的有效杀菌质量浓度。试验结果表明,聚维酮碘对嗜水气单胞菌具有良好的杀灭性,且在黄鳝养殖中可安全使用。但其有效性易受有机物影响,故在水产养殖中推荐使用直接作用法来测定其有效杀菌质量浓度。     

三环唑对黄鳝鱼种的急性毒性及安全浓度评价

在常温条件下[水温为(23±2)℃,pH值6.8,溶氧4.6 mg/L]用经过处理的自来水,采用静水试验法,对平均体质量8.7g/尾黄鳝鱼种进行三环唑的急性毒性试验。随着药物浓度的上升和浸泡时间的延长,黄鳝鱼种死亡量上升。三环唑对黄鳝鱼种24h、48h和96h半致死浓度分别为9.87mg/L、8.36 mg/L、6.53 mg/L,安全浓度为0.653 mg/L.结果表明:黄鳝鱼种对三环唑敏感,毒性为中毒级。     

循环水养殖系统氧锥运行参数设计

以氧锥为气水混合装置的纯氧增氧系统溶氧效率高，但需产生一定气耗及能耗。本研究运用物质平衡等相关原理，对通入氧锥纯氧气体流量、养殖水体流量进行科学设计，分析其运行成本，并讨论设计关键问题。结果显示：采用一定锥体结构尺寸氧锥，当通入其纯氧气体流量为14.6 L/min、养殖水体流量为1 327.3 L/min(养殖系统水循环量79.6 m³/h)时，能充分利用氧锥81.88%～89.07%高溶氧效率，提供1 026.8～1 116.9 g/h养殖系统需氧量，完全满足养殖水体300 m³、养殖密度6 kg/m³的凡纳滨对虾循环水养殖溶氧量需求。氧锥运行耗氧1 252.7 g/h,耗电2.9 kW·h。研究表明，本设计对提高纯氧增氧系统技术性能，推进纯氧增氧在高密度循环水养殖中广泛应用提供支持。     

溶氧胁迫对异育银鲫感染鲫造血器官坏死症的影响

随着异育银鲫(Carassius auratus gibelio)养殖密度的增大,其主要养殖区爆发了以鳃部出血为典型特征的疾病,经确诊为鲫造血器官坏死症(Crucian Carp Hematopoietic Necrosis),引起该病的首要诱因为鲤疱疹病毒Ⅱ型（CyHV-2),给异育银鲫养殖造成了巨大的经济损失。溶氧是水生生物生存的必要条件之一,溶氧条件的改变直接影响水生生物的各项生理机能,在溶氧胁迫状态下,水生生物会表现出应激及免疫力下降,从而导致疾病的发生。为了探究溶氧浓度对异育银鲫感染CyHV-2及发生鲫造血器官坏死症的影响,将健康的异育银鲫与已感染CyHV-2的病鱼混合饲养,结合鲫的最低生存氧浓度,设定溶氧浓度分别为7、6、5、4、3 mg/L,不同溶氧浓度均设立对照组,在相同的饲养条件下,通过控制不同溶氧浓度,测定CyHV-2感染数及死亡数,分析不同溶氧浓度条件下鲫CyHV-2感染率及鲫造血器官坏死症的发病率。结果表明,随着溶氧浓度的降低,CyHV-2的感染率和死亡率都随之升高,当溶氧浓度为7、6、5、4 mg/L时,对照组均未出现感染及死亡状况;当溶氧浓度为 3 mg/L时,实验组感染率为100%并且对照组也出现了死亡,充分肯定了溶氧胁迫会增加异育银鲫对CyHV-2的感染率及死亡率。研究结果对异育银鲫的大规模养殖及造血器官坏死症防控具有重要的意义。     

基于粒子群优化BP神经网络的水产养殖水温及pH预测模型

针对养殖水质、水温及p H预测准确性低的问题,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的养殖水质参数预测方法。首先应用粒子群算法优化得出BP神经网络的初始权值和阈值,然后对得到的数据进行预处理,修复异常数据信息,再以当前时间的多个水质参数作为输入,下个时间点的水温、p H作为输出,建立养殖水质预测模型,最后利用采集的水质数据在BP神经网络中进行训练,并通过实验检验水质预测模型的可行性和预测性能。与支持向量回归(SVR)和传统BP神经网络相比,基于粒子群优化的BP神经网络在预测水温方面,均方根误差(RMSE)下降幅度分别为64.4%和86.7%;在预测p H方面,RMSE下降幅度分别为11.1%和78.9%。研究表明,基于粒子群优化的BP神经网络养殖水质预测模型具有灵活简便、预测精度高、易于实现的特点,同时具有很好的预测能力。     

基于经验模态分解和最小二乘支持向量机的溶氧预测

养殖池塘中溶氧(DO)与鱼、蟹等水产品的生长有着十分密切的关系。为了提高DO的预测精度和有效性,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和自适应扰动粒子群优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型。首先将DO时间序列通过EMD分解成若干分量,接着对各个分量进行相空间重构,在相空间中用LSSVM对各分量进行建模预测,并使用自适应扰动粒子群算法对LSSVM的超参数进行优化,采用单点迭代法进行多步预测。结果显示:该模型与单一LSSVM预测模型相比,具有良好的预测效果。预测未来4 h DO值时,各项性能指标误差均方根(RMSE)、平均相对误差均值(MAPE)和平均绝对误差(MAE)三项指标分别降低了13.4%、11.3%和1.8%;预测未来24 h DO值时,三项指标分别降低了12.9%、12.1%和2.7%。研究表明:该组合模型可有效提取DO序列特性,具有较高的预测精度和泛化性能。     

4种有机磷农药对黄鳝幼鱼的急性毒性研究

为了解稻田常用农药对黄鳝(Monopterus albus)幼鱼的毒性效应,以体质量(0.03±0.01)g的黄鳝幼鱼为对象,在水温(27.0±1.5)℃、p H(7.75±0.25)条件下,采用半静态水生生物急性毒性实验方法,测定了氧乐果、乙酰甲胺磷、马拉硫磷、敌百虫等4种有机磷农药对其的急性毒性效应。结果表明,氧乐果、乙酰甲胺磷、马拉硫磷、敌百虫的24 h半致死浓度分别为:6.190、67.350、5.058、13.622 mg/L;48 h半致死浓度分别为:4.460、60.954、3.981、6.993 mg/L;72 h半致死浓度分别为:3.042、55.804、3.404、3.303 mg/L;96 h半致死浓度分别为:1.761、51.286、2.992、2.308 mg/L;其安全浓度分别为0.695、14.978、0.740、0.553 mg/L。对照国家环保总局发布的毒性分类标准,氧乐果、马拉硫磷和敌百虫对黄鳝幼鱼而言属中等毒性农药,而乙酰甲胺磷则属低毒性农药。     

基于栈式自编码BP神经网络预测水体亚硝态氮浓度模型

亚硝态氮对于水产养殖动物具有毒性,对于其含量的及时监控非常重要。基于光谱法和电极法设计的亚硝态氮传感器价格昂贵,难以大面积推广,因此急需研发一种能快速预测养殖水体亚硝态氮的模型。实验通过实验室构建的水质在线检测系统测定水体中温度、pH、溶解氧、氧化还原电位4个参数,同时用α-萘胺比色法测定水体中亚硝态氮的浓度,从4种参数中选取与亚硝态氮浓度相关的参数作为预测模型的关联变量。水质参数数据及亚硝态氮浓度数据分别经预处理后作为原始数据用于SAE神经网络的训练,训练方法采用无监督逐层贪婪训练法,用学习到的特征监督训练SAE-BP神经网络,利用反向传播算法(BP)优化模型。训练得到结构为4-5-4-3-1的SAE-BP神经网络模型,建立的神经网络模型对实验数据预测的拟合优度R²为0.95,预测结果的均方根误差RMSEP为0.099 71。研究表明,亚硝态氮预测模型可以较为精准地预测水体中亚硝态氮的浓度。本模型将为开发在线快速监测养殖水体亚硝态氮浓度提供新的思路。     

一种池塘养殖溶氧调控系统的研制及应用

为解决池塘高密度养殖存在的缺氧风险问题,设计了池塘溶氧调控系统.根据池塘夜间需氧模型,确定鲤科混养鱼类池塘溶氧安全浓度在3 mg/L以上,增氧时间高于6.2 h/(m2·W·d),增氧时滞为0.2～1.0h.池塘溶氧调控系统由水质在线监测系统、数据信息处理系统、电路控制系统和增氧设备组成,系统对水体溶氧的分辨率为±0.2%,可以有效调控池塘溶氧设备.试验运行发现,池塘溶氧调控系统比传统增氧方式约可节省运行时间33.4%,试验池塘的饲料系数降低了21.6%.系统具有良好的节能、增效效果.     

复合芽孢杆菌对养鱼池塘水质因子影响的试验研究

采用含枯草芽孢杆菌(Bacollus subtilis)、纳豆芽孢杆菌(B.natto)、地衣芽孢杆菌(B.lichenformis)、腊状芽孢杆菌(B.cereus)的复合芽孢杆菌净化养鱼池塘的水质,研究其对水质因子(COD、溶氧、p H、亚硝酸盐、氨氮等)的作用和影响。在养殖条件和管理措施(养殖品种、放养密度、水源、池塘深度和养殖模式等)基本一致的前提下,试验池塘每10 d按2 g/m3的用量泼洒复合芽孢杆(对照池不用),泼洒3 d后,试验池与对照池进行水质理化指标对比。结果显示,经投加复合芽孢杆菌的试验池水质优于对照池;试验池全年平均值相比对照池,COD下降12%,溶氧下降16%,透明度增加30%,p H下降8%,亚硝酸盐下降60%,氨氮变化不显著。研究表明,复合芽孢杆菌对养殖池塘的水质具有一定的净化效果,但夏季高温期使用须防缺氧。     

基于分布式无线网络的水质监控系统设计

为提高对水产养殖水质监控的实时性和测量精度,设计了一种基于无线传感器网络的水产养殖水质参数监控系统。该系统由水质参数采集终端、分布式传感器网络、传输控制中心基站、远程在线监控系统组成。参数采集终端采集水质参数并传输到中心基站,再通过GPRS发送给远程在线监控中心,根据用户向监控中心输入的参数实现水温、pH、溶氧(DO)的调节。参数测量过程中引入数字滤波算法提高测量精度,使用经过改进粒子群优化算法(PSO)整定的PID控制器实现水质参数的调节。结果显示:测量精度达到要求,温度、pH和DO的测量误差分别为2.1%、1.3%和3.6%,系统对温度、pH和溶氧调节的最大误差分别为1.9%、2.6%和3.1%。整个系统工作稳定可靠。     

枯草芽孢杆菌对海水鱼塘生态因子的影响

为探讨枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)在鱼类养殖池塘中的生态作用,采用直接往养殖水体中投放该制剂的方法,研究分析微生物数量及其与环境因子的相关关系。结果显示,枯草芽孢杆菌,实验池数量为0.35×10~3~1.45×10~3cfu/m L,对照池为0.04×10~3~0.08×10~3cfu/m L;浮游植物生物量,实验池为0.094~1.521 mg/L,对照池为0.103~0.763 mg/L,实验池中枯草芽孢杆菌数量和浮游植物生物量均高于对照组。试验鱼塘中枯草芽孢杆菌与硅藻数量呈显著正相关,相关系数0.844(P0.05);当溶氧≥6 mg/L时,枯草芽孢杆菌与亚硝酸盐氮含量呈显著负相关,相关系数-0.915(P0.05)。溶氧过低(2 mg/L)时,枯草芽孢杆菌对亚硝酸盐氮、氨氮没有明显的降解作用;溶氧≥6 mg/L时,对亚硝酸盐氮、氨氮的降解作用明显。研究表明,投放适量浓度的枯草芽孢杆菌能有效改善养殖水体状况,对水质起到进一步净化作用。     

Prophet时序模型在短期水质溶氧预测中的应用

Prophet是Facebook开源的一种时间序列预测模型,擅长处理具有大异常值和趋势变化的日常周期数据。针对Prophet时序模型在短时间数据上预测精度较低的问题,提出了基于Prophet改进的Prophet_SVR模型对未来2 h内溶氧参数进行预测,并利用对比模型在相同数据上进行对比试验。试验结果通过均方根误差(E_(RMSE))和平均绝对百分比误差(E_(MAPE))进行对比。结果显示:Prophet_SVR模型的试验结果相对于Prophet时序模型E_(RMSE)下降0.197 1,E_(MAPE)下降3.890 4%。试验对比可知,Prophet_SVR预测模型在降低预测整体误差和提升单个数值预测精度上效果更优。该方法训练模型的时间更短、效率更高,为短期水质参数预测提供了参考。     

基于DSP的光伏推流系统设计及效果分析

为解决水产养殖中溶氧浓度低、分布不均衡及常规增氧设备能耗高的问题,设计了一种基于数字信号处理器(DSP)的光伏推流系统。该系统以TMS320F2812为主控芯片,通过电压、电流检测电路对太阳能光伏阵列的输出功率进行实时跟踪,实现对蓄电池充放电切换,并采用最大功率点跟踪(MPPT)方法保证了光伏阵列的最大功率输出。用该系统对长7 m、宽5 m、深1 m的浅水区域进行连续5 d的推流实验,并与相同条件下无推流时的溶氧浓度空间分布情况进行对比。结果显示,无推流情况下,试验区域从岸边到湖中溶氧浓度分布呈现由低到高的梯度分布;推流后的溶氧浓度空间分布趋于均衡,且比无推流时的浓度均值提高1~2 mg/L。研究表明,光伏推流能大大降低能耗,提高水体溶氧浓度,改善水体溶氧分布均衡性,对提高水产养殖的密度和产量具有现实意义。