【技术实现步骤摘要】
本专利技术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。
技术介绍
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...
【技术保护点】
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...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：邓长辉，谷军，刘海映，
申请(专利权)人：大连水产学院，
类型：发明
国别省市：91[中国|大连]
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