我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期以來(lái)都呈現(xiàn)多樣化的發(fā)展趨勢(shì),涵蓋種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)等多種農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu),特別是在養(yǎng)殖業(yè)方面,缺乏專(zhuān)業(yè)的技術(shù)人才,而當(dāng)前的水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)同樣面臨資源緊缺和環(huán)境惡化等問(wèn)題。由于水產(chǎn)養(yǎng)殖精細(xì)化程度的提高以及養(yǎng)殖種類(lèi)的增多,水產(chǎn)養(yǎng)殖的水質(zhì)環(huán)境也在不斷惡化,容易引發(fā)水產(chǎn)品質(zhì)量安全問(wèn)題,因此提前對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)狀況的預(yù)測(cè)預(yù)警,已成為我國(guó)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)亟待解決的問(wèn)題。對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)的水質(zhì)變化進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)警,使決策者能夠提前知曉水質(zhì)變化并采取措施改善水質(zhì),要對(duì)水質(zhì)因子進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)警,首先就需要了解水質(zhì)參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)并且分析歷史數(shù)據(jù)給出預(yù)測(cè)值。近年來(lái),隨著越來(lái)越多的水質(zhì)評(píng)價(jià)體系的建立,水質(zhì)預(yù)測(cè)預(yù)警技術(shù)也日益完善,慢慢地成為水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)以及其他學(xué)科的研究熱點(diǎn)。本文選取了大連市某水產(chǎn)養(yǎng)殖公司的幾種水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)中常見(jiàn)的水質(zhì)參數(shù),利用回歸分析法、時(shí)序分析法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別對(duì)這些水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)比這幾種方法的預(yù)測(cè)效果并分析造成這些差異的原因。研究結(jié)果表明:回歸分析法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均預(yù)測(cè)誤差較低,取得了很好的預(yù)測(cè)預(yù)警效果,時(shí)間序列分析法因其簡(jiǎn)單易行的特點(diǎn),被廣泛用于單水質(zhì)因子狀態(tài)預(yù)測(cè)預(yù)警;回歸分析法... 

【文章來(lái)源】：大連海洋大學(xué)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】：40 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究目的及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
第二章 水產(chǎn)養(yǎng)殖的水質(zhì)參數(shù)條件
    2.1 水質(zhì)惡化對(duì)養(yǎng)殖生物的影響
    2.2 水質(zhì)惡化對(duì)人體健康的影響
    2.3 影響水產(chǎn)養(yǎng)殖的水質(zhì)因子
        2.3.1 DO
        2.3.2 pH值
        2.3.3 氨氮含量
        2.3.4 亞硝酸鹽
    2.4 水產(chǎn)養(yǎng)殖的水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)
第三章 預(yù)測(cè)的相關(guān)理論
    3.1 常用預(yù)測(cè)方法
    3.2 回歸分析法
    3.3 時(shí)序分析法
    3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
    3.5 幾種預(yù)測(cè)方法分析
第四章 水質(zhì)預(yù)測(cè)預(yù)警結(jié)果及其分析
    4.1 數(shù)據(jù)樣本
    4.2 數(shù)據(jù)挖掘工具
    4.3 回歸算法預(yù)測(cè)
    4.4 時(shí)序算法預(yù)測(cè)
    4.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)
    4.6 預(yù)測(cè)結(jié)果比較
    4.7 水質(zhì)預(yù)警模型的建立
    4.8 水質(zhì)預(yù)警模型的驗(yàn)證
    4.9 預(yù)警結(jié)果比較
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于MEC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 楊爭(zhēng)光,范良忠.  計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2015(06)
[3]未確知測(cè)度BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在黑河流域水質(zhì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 李慧,周軼成.  水文. 2014(03)
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[5]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測(cè)模型研究[J]. 袁琦,黃建清,符新,翁紹捷.  湖北農(nóng)業(yè)科學(xué). 2013(01)
[6]證據(jù)理論融合蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)預(yù)測(cè)方法[J]. 熊偉,程加堂,徐紹坤.  人民黃河. 2012(05)
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[10]基于優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測(cè)模型的實(shí)現(xiàn)[J]. 高艷萍,于紅,崔新忠.  大連水產(chǎn)學(xué)院學(xué)報(bào). 2008(03)

博士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的池塘養(yǎng)殖水質(zhì)關(guān)鍵因子預(yù)測(cè)方法研究[D]. 于輝輝.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于計(jì)算智能的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測(cè)預(yù)警方法研究[D]. 劉雙印.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014

碩士論文
[1]智能水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)的預(yù)測(cè)預(yù)警技術(shù)研究[D]. 宋劍文.海南大學(xué) 2018
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)預(yù)測(cè)模型[D]. 雷騰.海南大學(xué) 2015
[3]基于GA-BP池塘水溫預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)研究[D]. 高亮亮.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[4]改進(jìn)QGA-BP模型及其在彌苴河總氮量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D]. 胡婷.昆明理工大學(xué) 2015
[5]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)預(yù)測(cè)及MATLAB實(shí)現(xiàn)[D]. 梁楠.長(zhǎng)安大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3169603