發(fā)布時間：2023-11-25 05:07

　　溶解氧是水質(zhì)變化過程中的重要參數(shù),大多水質(zhì)凈化過程都需要氧氣參與,反映出水體的自凈能力;同時,溶解氧作為水體內(nèi)生命存活的主要需求,在水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中充當重要角色,合適的濃度區(qū)間內(nèi)有利于水產(chǎn)品生長發(fā)育。為了促進水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展,需要人工增氧和關(guān)注水質(zhì)變化,因此有必要充分掌握溶解氧的變化規(guī)律。本文圍繞養(yǎng)殖水域內(nèi)溶解氧動態(tài)變化的建模問題,研究了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和機理驅(qū)動的建模方法,具體工作分為以下三個部分:1.提出了基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(Echo State Networks,ESN)的溶解氧短時建模預(yù)測方法。針對支持向量機(Support Vector Machine,SVM)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)建模方法缺乏歷史輸入信息記憶能力、訓練速度慢的問題,將ESN引入到溶解氧建模中。并提出訓練樣本雙向構(gòu)造和ESN模型集成策略,用于解決傳統(tǒng)ESN模型存在的網(wǎng)絡(luò)自由參數(shù)定值和在儲備池規(guī)模較大情況下存在的模型泛化性能惡化問題。測試結(jié)果表明,改進后的ESN具有良好的參數(shù)魯棒性;在較大規(guī)模的儲備池情況下,可以有效減弱傳統(tǒng)ESN出現(xiàn)的過擬合現(xiàn)象,保證或提高了模型的泛化性能。測試結(jié)果顯示,改進后ESN相比于最小二乘支持向...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究的背景及意義
    1.2 養(yǎng)殖水域的水質(zhì)參數(shù)相關(guān)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 水質(zhì)參數(shù)檢測技術(shù)
        1.2.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的水質(zhì)參數(shù)建模技術(shù)
        1.2.3 基于機理驅(qū)動的水質(zhì)參數(shù)建模技術(shù)
    1.3 本文研究內(nèi)容
第二章 基本方法與實驗數(shù)據(jù)信息
    2.1 非線性時間序列狀態(tài)空間重構(gòu)
    2.2 模型評價指標
    2.3 實驗數(shù)據(jù)信息
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的溶解氧預(yù)測建模
    3.1 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(Echo State Networks,ESN)
        3.1.1 ESN模型
        3.1.2 ESN結(jié)構(gòu)設(shè)計與訓練
    3.2 ESN算法改進
        3.2.1 ESN模型集成策略
        3.2.2 訓練樣本雙向構(gòu)造方法
        3.2.3 改進算法的建模流程
    3.3 建模結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于多變量輸入和GRU的溶解氧中期預(yù)測建模
    4.1 LSTM與 GRU
        4.1.1 長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM)
        4.1.2 門控遞歸單元網(wǎng)絡(luò)(Gate Recurrent Unit,GRU)
    4.2 變量選擇與數(shù)據(jù)分析
        4.2.1 變量選擇
        4.2.2 數(shù)據(jù)相關(guān)性分析
    4.3 結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于機理驅(qū)動的養(yǎng)殖水域溶解氧動態(tài)變化模型
    5.1 動態(tài)變化過程
        5.1.1 光合作用
        5.1.2 大氣復(fù)氧和人工增氧
        5.1.3 呼吸作用和沉積物耗氧
        5.1.4 龍格-庫塔方法
        5.1.5 參數(shù)尋優(yōu)方法
    5.2 實驗方法
        5.2.1 實驗數(shù)據(jù)采集地點
        5.2.2 實驗方案
    5.3 結(jié)果分析與討論
    5.4 本章小結(jié)
主要結(jié)論與展望
    主要結(jié)論
    展望
致謝
參考文獻
附錄:作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文



本文編號：3867332