[发明专利]养殖水体水质参数对养殖生物生长状态影响的预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种水产养殖生物生长状态模型建立方法，尤其涉及一种基于神 经网络专家系统的养殖生物生长状态的预测方法。

背景技术

目前，在集约化水产养殖系统中采用在线水质参数检测技术、自动投饵控 制技术以及部分水质参数自动调控技术的养殖系统国内外都有实际应用。一些 先进的控制技术如人工神经网络技术、模糊控制技术以及专家系统等都有应用 于水产养殖的报道。在集约化水产养殖中，从幼苗投放到成品收获视养殖生物 品种不同周期长度和过程略有差别，期间影响因素比较多，养殖生物的成活、 生长状态以及最后收获情况被其周围许多因素所影响。其中养殖水体水质参数 对养殖生物生长的影响是其中主要的一部分。

养殖水体水质参数对于养殖生物生长状态的影响研究可分为三种情况：单 一水质参数对养殖生物生长状态的影响的研究；双水质参数对养殖生物生长状 态的影响；多水质参数对养殖生物生长状态的影响的研究。

(1)单一水质参数对生物生长状态的影响的研究

通过文献检索，养殖水体单一水质参数对生物生长状态的影响研究者较多， 相关关系比较简单和明确，单一水质参数对生物生长状态影响的模型建立采用 传统的基于规则的专家系统，比如采用产生式规则，IF…THEN…规则。它是在 专家系统中运用得较为普遍的知识。IF后面跟的是条件(前件)，THEN后面 跟的是结论(后件)，条件与结论均可以通过逻辑运算AND、OR、NOT进行 复合。在这里，产生式规则的理解非常简单：如果前提条件得到满足，就产生 相应的动作或结论。产生式专家系统的知识库中包含了大量的规则，换言之， 这里的知识库就是一个规则集。

(2)双水质参数对生物生长状态的影响的研究

另外，通过文献检索，养殖水体两个水质参数对生物生长状态的综合影响 研究者较少，相关关系也较为复杂，双水质参数对生物生长状态影响的模型建 立仍然采用传统的基于规则的专家系统。

其中养殖水体单一水质参数和双水质参数对养殖生物生长状态的影响表面 上关系明确、简单，对单纯考察一两个特定水质参数对养殖生物生长状态的影 响时较为便利，但由于各水质参数之间互相影响，养殖生物的生长状态是依赖 于各项水质参数综合作用后的总体水质情况，所以养殖水体单一水质参数和双 水质参数对养殖生物生长状态影响的确定度还很有限，研究的实际应用价值也 比较有限。

(3)多水质参数对生物生长状态的影响的研究

目前国内尚没有多水质参数对生物生长状态的研究，暂时还没有利用神经 网络专家系统来进行养殖生物生长状态研究方面的事例。因此，当基于水质参 数对养殖生物生长状态影响的模型建立起来，意味着这将是水产养殖领域中人 工智能技术应用中的一项创新。

发明内容

本发明针对单一水质参数和双水质参数的生物生长状态的研究不能全面地 满足养殖生物生长状态的监控。无法解决养殖生物生长领域知识的非线性、模 糊性、不确定性、不全面等问题的存在，而研制一种多水质参数对生物生长状 态的综合影响不再像单参数和双参数那样遵守传统的专家系统规则。其中，各 个水质参数的相关性以及对生物生长状态的影响错综复杂，针对水产养殖生物 生长领域知识的非线性、模糊性、不确定性、不全面等问题，提出了建立基于 人工神经网络专家系统的模型，来分析多水质参数对生物生长状态的综合影响， 进而指导实际生产。

其具体采用的技术手段如下：

一种养殖水体水质参数对养殖生物生长状态影响的预测方法，其特征在于包括如 此步骤：

(1)首先选用同一养殖生物的品种，并且是同一生物品种的同一批幼虫， 将它们放养在养殖密度相同的不同养殖池内，采用种类相同的饵料喂养，并且 投饵量以及投饵时间均一致；

(2)随机调控改变水质参数中的温度、盐度、pH值、溶解氧和氨氮的数 值且将它们的值一一记录下来，并在同一时间监测各个池内养殖生物的生长状 态即养殖生物的体长或体重；

(3)应用BP神经网络来实现养殖生物生长状态模型的知识库表示，以影 响养殖生物生长的主要养殖水体水质参数中的温度、盐度、pH值、溶解氧和氨 氮作为神经网络系统的输入量，同时引入时间t作为神经网络的另一输入量，将 表征养殖生物生长状态的养殖生物的体长或体重作为人工神经网络系统的输出 量，至此，构建专家系统知识库的神经网络模型建成；