有实力有经验众鑫12crmo钢板厚度齐全

				 


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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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	探索协调农学、经济和环境友好的农业可持续发展道路,对保障粮食和资源环境安全具有重要意义。但是当前缺乏对区域尺度农田活性氮损失与氮肥利用率定量化研究。本文在文献数据的收集结合多年多点田间试验结果的基础上,明确我国三大粮食作物区域活性氮损失特征和影响因素,以及建立活性氮损失的估算模型,  了解区域农田氮肥利用率情况及其影响因素。取得的主要结果如下：1.全国主要粮食作物农田N淋洗损失  ,N2O排放损失最小。65锰钢板


	 N淋洗(水稻包括径流)损失量和损失率分别为27.2kg N ha-1和12.6%,NH3挥发损失量和损失率分别平均为20.7kg N ha-1和11.2%,N20排放损失量和损失率平均为1.86kg N ha-1和1.0%。2.活性氮损失区域间差异显著。N2O排放损失途径中：南方冬小麦损失较大,损失量和损失率分别为3.46kg N ha-1和1.92%。N淋洗(水稻包括径流)损失途径中：长江流域单季稻、华北冬小麦和夏玉米的损失较大,损失量分别为16.8、34.1和58.3kg N ha-1,损失率分别为4.5%、15.6%和124.9%。NH3挥发途径损失中：华南晚稻、南方冬小麦和华北夏玉米较大,损失量分别为54.9、13.1和15.0kg N ha-1、损失率分别为35.2%、9.2%和8.5%。65锰钢板


	 


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