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基于PC-RELM的养殖水体溶解氧数据流预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
养殖水体中溶解氧浓度一直是最重要的水质参数之一。为了精准地对水体溶解氧进行调控,提高养殖生产效率,降低养殖风险,该研究考虑外部天气条件对溶解氧的影响以及溶解氧自身的昼夜变化特征,提出一种基于正则化极限学习机(principal component analysis and clustering method optimized regularized extreme learning machine,PC-RELM)的养殖水体溶解氧数据流预测模型。首先,采用主成分分析法判断影响溶解氧浓度的强重要性因子,降低预测模型的数据维度;其次,利用熵权法计算各时刻点的天气环境指数,并利用快速动态时间规整算法(fast dynamic time warping,FastDTW)完成时间序列数据流在不同天气环境下的相似度度量;然后使用k-means算法对时间序列的相似度进行聚类分簇,并基于分簇结果完成正则化极限学习机预测模型的构建,实现溶解氧浓度的估算。最后将PC-RELM模型应用到无锡南泉试验基地养殖池塘的溶解氧预测调控过程中。试验结果表明:PC-RELM的预测均方根误差值(root mean square error, RMSE)为0.961 9,与PLS-ELM(partial least squares optimized ELM)、最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)以及BP神经网络模型进行对比,其RMSE值分别降低了41.54%、54.58%和67.16%。该预测模型可以有效地捕捉不同天气条件下溶解氧的变化特点,具有较高的预测精度和效率。 相似文献
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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0.323 2 mg/L,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0.623 1s,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
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鱼类运动行为的观察能够为鱼类健康监控提供直观信息,而通过人工标定的方式监测鱼群运动行为耗时长、效率低。文章针对鱼类运动行为的监测问题,提出一种基于图像处理技术的罗非鱼运动监测方法。首先利用计算机、CCD高清摄像机获取鱼群运动视频,再对图像进行滤波去噪、灰度等处理;通过Ostu阈值分割法改进Canny边缘检测算法提取鱼群的边缘轮廓;在建立鱼群运动模型的基础上结合目标关联匹配算法,实现罗非鱼运动行为的跟踪和监测。结果显示鱼群的个体检出率为98.96%,轨迹完整度为97%。提出的算法比卡尔曼滤波的轨迹跟踪监测效果略有提升,能够较好地完成鱼群的运动跟踪和动态监测。 相似文献
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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
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为了能够为产业管理部门、研究机构、相关企业进行对产业经济形势分析、预测以及决策提供全面、准确、及时的产业经济运行状态和数据,本文设计开发了基于Android智能移动客户端的罗非鱼产业预警系统,整理分析了影响产业发展的重要经济指标和预警指标,根据用户产业预警需求进行系统功能和用户界面设计,介绍了一种可以进行滑动、缩放操作的曲线绘制控件,完成了系统Web服务器的构建,以及Android手机客户端的设计与开发。该系统能够实现国内外市场行情查询、利用图表的形式进行市场行情分析,系统从苗种、成鱼、加工、贸易(含进出口)等四个主要方面对我国罗非鱼产业进行监测和预警。系统基于Android平台,由罗非鱼产业采集系统提供数据和预警支持,具有数据权威准确、预警及时有效、用户界面友好、操作反馈及时、系统灵活通用等特点。系统运行测试表明,Android客户端程序能够在。Android智能手机流畅运行,实现用户操作需求的实时接收上传以及Web服务器返回数据的接收、展示和曲线绘制,能够提供较为有效的市场行情信息展示和预警。 相似文献
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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. 相似文献
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为及时有效地掌握池塘养殖中溶解氧浓度的变化趋势,保障罗非鱼稳定高效养殖,在对罗非鱼池塘养殖实际情况进行研究和分析的基础上,采用粒子群算法对BP神经网络模型进行参数优化,针对无锡市2015 年8 月23—11 月4 日这段时间内南泉实验基地的水产养殖溶解氧进行预测。同时,将粒子群优化BP神经网络模型与BP神经网络模型的训练结果和预测结果进行对比。研究结果表明,PSO-BP优化模型的训练和预测结果远远优于普通BP神经网络模型,除异常点外,误差率基本均低于0.5%。同时,该模型收敛速度快,计算复杂性低,能够较好的体现和预测罗非鱼池塘养殖的溶解氧趋势,也为其他水质指标的预测提供了研究方向。 相似文献
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以云南省1992 ~2012年的水产养殖综合生产能力为研究单元,从自然资源、饲料供给、渔业生产现状、农业基础、渔业科技支撑、生态环境等6个方面对云南省水产养殖综合生产能力进行综合评估,运用因子分析法从19个指标变量中提取可解释92%信息的3个主成分因子;并分别定义为基础生产力量特征因子、综合环境质量特征因子、成灾度特征因子;运用回归法完成主成分因子和综合得分的计算和排名,并用熵权法验证结果的合理性.结果表明,2012年云南水产养殖综合生产能力最强,1992年水产养殖综合生产能力最弱.据此,提出了提高云南水产养殖综合生产能力的具体对策和建议. 相似文献