#65锰钢板#欢迎来电询价

				 


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	养殖水质恶化是诱导水产品疾病爆发甚至大批量死亡的首要因素,而养殖水质受多种因素影响,参数间作用机理复杂,导致水质精准预测预警一直是水产养殖业亟需解决的棘手难题。本文以水产养殖中河蟹养殖水质关键参数溶解氧和pH值为研究对象,采用信号处理技术、群集智能计算和机器学习技术,研究了基于计算智能的水产养殖水质预测预警方法,具体如下：(1)水产养殖水质因子及其影响分析。针对水产养殖水体水质参数多、互相作用机理复杂、水质参数间的作用关系及参数自身的变化规律难以分析等问题,提出了基于系统动力学和能量守恒的水质参数互相作用关系方法,建立了溶解氧、


	 pH值、水温等水质参数系统动力学模型,阐明了水产养殖水质关键参数互相作用的关系。研究表明,该方法是适用于水产养殖水质参数定性的多因素分析方法。(2)水产养殖水质数据预处理方法研究。针对监测的水质数据中存在数据缺失和噪声影响预测预警方法性能的问题,提出了简单实用的养殖水质数据修复、降噪与特征提取方法。通过线性插值法,相似数据的水平和垂直处理均值法对数据进行修复；采用改进小波分析方法对水质数据进行降噪和特征提取处理。在相同条件下,与其他方法相比,改进小波分析的降噪方法,其评价指标SNR提高了18.93%,BIAS和RMS分别下降了96.15%和33.76%。结果表明,该方法能够满足养殖水质数据净化的要求,为养殖水质信号降噪和特征提取提供一条新手段。(3)基于改进蚁群算法优化最小二乘支持向量回归机(ACO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法不适于小样本、高维数、参数优化受人为主观因素影响大等问题,提出了基于ACO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测方法。该方法通过基于“探测”思想的局部精细搜索和信息素动态更新思想,改进了蚁群优化算法,实现了LSSVR模型  参数自动获取,构建了ACO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板


	与BPNN相比,该方法的RMSE.运行时间t分别降低了67.9%和2.3464s。结果表明,该方法不仅克服了传统方法的缺陷,而且能够基本满足水产养殖溶解氧预测的需要。(4)基于改进粒子群算法优化最小二乘支持向量回归机(IPSO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法收敛速度慢、预测精度低的问题,提出了IPSO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测模型。该方法通过惯性权重自适应动态更新策略,改进了粒子群算法(IPSO),实现了LSSVR模型组合参数优化过程中的精细搜索,构建了IPSO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板


	 



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	40cr钢板为了研究毛乌素沙地的砒砂岩、沙、砒砂岩与沙复配土(不同比例混合)的颗粒胶结作用力,采用拉曼光谱仪对砒砂岩和沙体积比分别为0:1,1:11,1:5,1:4,1:3,1:2,5:7,1:1,7:5,2:1,3:1,4:1,5:1,11:1,1:0的砒砂岩与沙复配土粉末进行拉曼光谱测试。根据复配土中化学成分SiO2在464 cm-1处的特征峰峰位随砒砂岩占复配土百分比含量的多少而发生移动的情形,研究土体颗粒胶结作用力的变化情况。结果显示:沙的峰位为464.5 cm-1,随着砒砂岩的加入,峰位逐渐减小,这是由于沙中砒砂岩的加入,使得砒砂岩的小颗粒代替沙的大颗粒,颗粒间距离变大,颗粒间相互牵引产生拉伸应力导致拉曼特征峰红移。


	砒砂岩和沙1:1时,峰位已减小到463.6 cm-1,然而随着砒砂岩含量的进一步增加,当砒砂岩和沙体积比为7:5时,已有很多砒砂岩小颗粒置换沙中的大颗粒,土体结构不稳而发生坍塌,变得紧实,土体颗粒之间产生压缩应力,导致峰位突然增加到464.2 cm-1,在此之后,土体结构趋于稳定,随着砒砂岩的进一步加入,继续完成小颗粒对大颗粒的置换,拉伸应力逐渐明显,峰位随着砒砂岩含量的增加再次不断减小,到全砒砂岩时峰位为463.1 cm-1。综上所述,本文证实了可将SiO2分子的拉曼光谱特征峰峰位的移动结果应用于对复配土土体颗粒间胶结作用力的研究。40cr钢板

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