羅非魚成魚池塘養(yǎng)殖智能決策模型的研究.pdf

1、隨著我國水產養(yǎng)殖的快速發(fā)展，信息化養(yǎng)殖漸漸走入漁民的養(yǎng)殖過程中，水質傳感器的使用、物聯網技術的推廣，漁民可以實時的監(jiān)測到養(yǎng)殖過程中各種環(huán)境因素的數據，利用數據來養(yǎng)殖。但是由于我國水產養(yǎng)殖業(yè)管理水平較低、信息技術不健全等原因，還不能及時、準確的對養(yǎng)殖過程進行智能化的管理和控制。因此研究羅非魚智能決策模型，探究羅非魚的生長、疾病等與各種環(huán)境因素之間的關系以及池塘養(yǎng)殖溶解氧含量與其他環(huán)境因素之間的關系。為將來水產養(yǎng)殖精準化養(yǎng)殖提供智能決策，也

2、為其他水產養(yǎng)殖動物的智能化養(yǎng)殖提供參考。
　　神經網絡是人工智能領域中的一個重要分支，是人工智能的重要途徑，近年來越來越多的被應用到非線性系統(tǒng)的預測中，是由人工神經元互相連接組成的網絡，從微觀的角度對人的大腦抽象的簡化描述，實現了人腦的學習、記憶等功能。
　　本研究基于神經網絡建立羅非魚咸魚池塘養(yǎng)殖生長模型、疾病預測模型、池塘溶解氧預測模型。采用BP神經網絡建立羅非魚成魚池塘養(yǎng)殖生長模型、疾病預測模型，探討建立基于BP神經網

3、絡的模型的關鍵技術，包括樣本的選取與預處理、輸入輸出變量的選取、隱層節(jié)點數的確定等。羅非魚成魚池塘養(yǎng)殖生長模型討論了羅非魚一個生長周期內每一周的體重與本周溶解氧、水溫、氣溫、pH、電導率等之間的關系。羅非魚咸魚池塘養(yǎng)殖疾病預測模型探討了羅非魚的疾病與各種可測的環(huán)境因素之間的關系。而羅非魚池塘養(yǎng)殖溶解氧預測模型采用參數優(yōu)化的最小二乘向量機的方法處理數據，用徑向基核函數作為核心函數，對池塘養(yǎng)殖溶解氧與其他生物和環(huán)境因素之間的關系進行研究。通