【摘要】：近年來,水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)正以驚人的速度增長(zhǎng),已經(jīng)逐漸成為世界范圍內(nèi)的又一項(xiàng)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。落后的水質(zhì)管理方式和落后的水產(chǎn)養(yǎng)殖模式導(dǎo)致我國(guó)每年因水產(chǎn)病害損失高達(dá)140億元,水質(zhì)的惡化是引起水產(chǎn)品疾病暴發(fā)的主要因素。由于養(yǎng)殖池塘系統(tǒng)的非線性和復(fù)雜性,以及水質(zhì)因子之間的相互影響,用傳統(tǒng)的方法不能建立令人滿意的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型是以計(jì)算智能為核心的現(xiàn)代預(yù)測(cè)方法。雖然人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛的運(yùn)用在各個(gè)領(lǐng)域,但是在水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測(cè)方面尚屬初級(jí)階段。本文以MATLAB2011為平臺(tái),采用了L-M算法改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)以及RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)水質(zhì)預(yù)測(cè)進(jìn)行研究。 本文以�？谑心乘a(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)為例,通過實(shí)際檢測(cè)獲得其養(yǎng)殖池塘連續(xù)8d的6種水質(zhì)因子的數(shù)據(jù)。分別建立了含有一個(gè)隱含層的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸出目標(biāo)為溶解氧溶度,取另外的5種水質(zhì)因子作為網(wǎng)絡(luò)的輸入向量,并用ATLAB軟件建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。 通過對(duì)養(yǎng)殖池的溶解氧溶度的預(yù)測(cè)結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效的運(yùn)用在水質(zhì)預(yù)測(cè)方面,具有較高的精度,具有很高的實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:In recent years, aquaculture is growing at an alarming rate and has become a leading industry in the world. The backward water quality management method and the backward aquiculture mode have resulted in the loss of the aquatic products by up to 1.4 billion yuan each year, and the deterioration of the water quality is the main factor causing the outbreak of the aquatic products disease. Due to the non-linearity and complexity of the culture pond system and the interaction between the water quality factors, a satisfactory water quality prediction model cannot be established by the conventional method. Artificial neural network prediction model is a modern predictor with intelligence as the core Method. Although the artificial neural network is widely used in various fields, it is the primary level in the water quality prediction of aquaculture. In this paper, using MATLAB2011 as the platform, the improved BP network and RBF network of the L-M algorithm are used to study the water quality prediction. In this paper, an example of an aquatic farm in Haikou City is taken as an example, and six water quality factors of the culture pond for 8 days are obtained by actual detection. The three-layer BP neural network with an implicit layer and the RBF neural network are respectively established. The output target of the two networks is the dissolved oxygen solubility, and the other five water quality factors are taken as the input vector of the network, and the neural network is pre-established by the ATLAB software. The prediction results of the dissolved oxygen solubility of the culture pond show that the BP neural network and the RBF neural network can be used effectively in water quality prediction and have high precision and high accuracy.
【學(xué)位授予單位】：海南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP183

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10 曾U喺，

本文編號(hào)：2512068