溶解氧是水質(zhì)變化過(guò)程中的重要參數(shù),大多水質(zhì)凈化過(guò)程都需要氧氣參與,反映出水體的自?xún)裟芰?同時(shí),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(guò)程中充當(dāng)重要角色,合適的濃度區(qū)間內(nèi)有利于水產(chǎn)品生長(zhǎng)發(fā)育。為了促進(jìn)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(dòng)態(tài)變化的建模問(wèn)題,研究了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和機(jī)理驅(qū)動(dòng)的建模方法,具體工作分為以下三個(gè)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(shí)建模預(yù)測(cè)方法。針對(duì)支持向量機(jī)(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(xùn)練速度慢的問(wèn)題,將ESN引入到溶解氧建模中。并提出訓(xùn)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(chǔ)備池規(guī)模較大情況下存在的模型泛化性能惡化問(wèn)題。測(cè)試結(jié)果表明,改進(jìn)后的ESN具有良好的參數(shù)魯棒性;在較大規(guī)模的儲(chǔ)備池情況下,可以有效減弱傳統(tǒng)ESN出現(xiàn)的過(guò)擬合現(xiàn)象,保證或提高了模型的泛化性能。測(cè)試結(jié)果顯示,改進(jìn)后ESN相比于最小二乘支持向...

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 水質(zhì)參數(shù)檢測(cè)技術(shù)
        1.2.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的水質(zhì)參數(shù)建模技術(shù)
        1.2.3 基于機(jī)理驅(qū)動(dòng)的水質(zhì)參數(shù)建模技術(shù)
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
第二章 基本方法與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)信息
    2.1 非線(xiàn)性時(shí)間序列狀態(tài)空間重構(gòu)
    2.2 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.3 實(shí)驗(yàn)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(cè)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(jì)與訓(xùn)練
    3.2 ESN算法改進(jìn)
        3.2.1 ESN模型集成策略
        3.2.2 訓(xùn)練樣本雙向構(gòu)造方法
        3.2.3 改進(jìn)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(cè)建模
    4.1 LSTM與 GRU
        4.1.1 長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM)
        4.1.2 門(mén)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(jī)理驅(qū)動(dòng)的養(yǎng)殖水域溶解氧動(dòng)態(tài)變化模型
    5.1 動(dòng)態(tài)變化過(guò)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(kù)塔方法
        5.1.5 參數(shù)尋優(yōu)方法
    5.2 實(shí)驗(yàn)方法
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集地點(diǎn)
        5.2.2 實(shí)驗(yàn)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(xiàn)
附錄:作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文



本文編號(hào)：3867332