水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測(cè)模型及監(jiān)控管理系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，如何將信息處理技術(shù)與水產(chǎn)養(yǎng)殖結(jié)合起來(lái)，從而真正實(shí)現(xiàn)科學(xué)養(yǎng)殖，在農(nóng)業(yè)乃至水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)領(lǐng)域成為了亟待解決的問(wèn)題。水產(chǎn)養(yǎng)殖池塘水質(zhì)參數(shù)對(duì)水產(chǎn)品具有極其重要的作用，一旦池塘水質(zhì)惡化會(huì)嚴(yán)重影響?zhàn)B殖產(chǎn)品的生存甚至給養(yǎng)殖戶造成無(wú)法估量的損失。因此，對(duì)池塘水質(zhì)因子進(jìn)行研究，并將現(xiàn)代信息處理技術(shù)運(yùn)用到池塘水質(zhì)重要因子的預(yù)測(cè)上具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文針對(duì)池塘水質(zhì)問(wèn)題，通過(guò)分析池塘水質(zhì)的基礎(chǔ)之上，建立水質(zhì)重要因子溶解氧的預(yù)測(cè)模型，并

2、在此基礎(chǔ)上對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)控管理系統(tǒng)的后臺(tái)管理系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)，同時(shí)將MATLAB引擎技術(shù)將溶解氧預(yù)測(cè)模型嵌入到系統(tǒng)中，為科學(xué)管理水產(chǎn)養(yǎng)殖池塘提供了一定的理論和實(shí)際意義。
　?。?）針對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖池塘水質(zhì)，在借鑒池塘水質(zhì)動(dòng)態(tài)模型的基礎(chǔ)之上對(duì)池塘水質(zhì)因子及其影響因素進(jìn)行了分析研究，并構(gòu)建了池塘水質(zhì)關(guān)鍵因子溶解氧預(yù)測(cè)模型，對(duì)下一時(shí)刻池塘溶解氧進(jìn)行預(yù)測(cè)。
　?。?）針對(duì)池塘溶解氧影響因素種類多且相互之間作用機(jī)理復(fù)雜的情況，通過(guò)將主成分分析

3、方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，提出PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，對(duì)影響因素降維，消除因子間相互影響，仿真結(jié)果表明在提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率的同時(shí)，相較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果有明顯提高。
　?。?）對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閾值確定過(guò)程中，通過(guò)將遺傳算法引入尋找BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)連接權(quán)值及閾值，構(gòu)建PCA-GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。從仿真結(jié)果可以看出，雖然訓(xùn)練預(yù)測(cè)時(shí)間稍有增加，但是完全滿足實(shí)際預(yù)測(cè)需要，且預(yù)測(cè)精度較好，預(yù)測(cè)結(jié)果更穩(wěn)定。