大菱鲆集约化养殖水质参数建模方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第9-10页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 实验背景概述 | 第12-20页 |
| 2.1 大菱鲆的生物学特性及养殖现状 | 第12-15页 |
| 2.1.1 大菱鲆的特性 | 第12-13页 |
| 2.1.2 野生大菱鲆的产量 | 第13页 |
| 2.1.3 大菱鲆养殖的生态环境 | 第13-14页 |
| 2.1.4 大菱鲆养殖的发展与现状 | 第14-15页 |
| 2.2 常用的氨氮测量方法及优劣 | 第15-18页 |
| 2.2.1 养殖水体中氨氮的危害 | 第15-16页 |
| 2.2.2 纳氏试剂法 | 第16页 |
| 2.2.3 次溴酸盐氧化法 | 第16-17页 |
| 2.2.4 靛酚蓝分光光度法 | 第17页 |
| 2.2.5 软测量法 | 第17页 |
| 2.2.6 其他测量方法 | 第17-18页 |
| 2.3 集约化循环水养殖水环境氨氮测量方法分析 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 养殖环境搭建及数据采集 | 第20-30页 |
| 3.1 集约化循环水大菱鲆养殖水环境的构成 | 第20-26页 |
| 3.1.1 集约化循环海水养殖区 | 第20-22页 |
| 3.1.2 传感器的选型 | 第22-24页 |
| 3.1.3 PLC及上位机系统 | 第24-26页 |
| 3.2 饲养环境及管理办法 | 第26-27页 |
| 3.3 实验数据采集 | 第27-29页 |
| 3.3.1 传感器直测数据的采集 | 第27页 |
| 3.3.2 养殖水体中氨氮的测量方法 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 软测量模型的建立 | 第30-45页 |
| 4.1 软测量技术的原理 | 第30-31页 |
| 4.2 辅助变量选择与数据预处理 | 第31-33页 |
| 4.2.1 辅助变量的选择 | 第31-32页 |
| 4.2.2 数据预处理 | 第32-33页 |
| 4.3 BP神经网络 | 第33-35页 |
| 4.3.1 BP神经网络的原理 | 第33-34页 |
| 4.3.2 BP神经网络的计算方法 | 第34-35页 |
| 4.3.3 BP神经网络的构建 | 第35页 |
| 4.4 支持向量机 | 第35-38页 |
| 4.4.1 支持向量机模型的简介 | 第35-36页 |
| 4.4.2 支持向量机模型的回归原理 | 第36-38页 |
| 4.4.3 最小二乘支持向量机 | 第38页 |
| 4.5 遗传算法优化比对 | 第38-44页 |
| 4.5.1 遗传算法 | 第38-39页 |
| 4.5.2 遗传算法优化BP神经网络的实现 | 第39-42页 |
| 4.5.3 遗传优化的最小二乘法支持向量机的实现 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 附录 | 第55页 |
