計算智能條件下的水產養殖水質預測預警方法探析

羅紅+路典敬

摘 要：水產養殖行業對于水質的要求比較高，而水質又會受到多方面因素影響，對其進行準確預測與分析難度較大。而隨著計算機技術的發展，研究工作有了新的思路與方法。

關鍵詞：計算智能；水產養殖；水質預測預警

我國水產品養殖量占據了世界水產品養殖的絕大部分比例，對于改善民生，增加居民收入有重要作用。但是同時也要看到問題所在，養殖行業大多沿用傳統的養殖方法，單純追求經濟效益，容易導致水生態環境出現問題，從而對整體養殖行業帶來極大的風險。因此隨著相關技術發展，需要通過技術應用解決養殖工作面臨的水環境問題，促進養殖行業持續發展。

一、相關理論及技術

水產品養殖水體參數多，并且相互之間會產生作用，作用機理復雜，自身規律難以有效發現并且掌握。針對此特點可以以能量守恒與系統動力學理論作為基礎，從而對水質參數相互影響的關系與方法進行分析，通過建立模型從而研究不同的參數之間的作用關系。此種方法可以應用于因素較多情況下分析工作開展。

水質監測工作存在的問題有數據缺失或者是噪聲影響，針對存在的問題可以利用數據修復，特征提取，降噪等方法。利用線性差值法，相似數據垂直與水平均值法進行數據修復工作，利用小波分析的方法對數據進行降噪即特征提取處理。其它條件都相同時，利用小波處理的方法效果更加明顯，能夠有效滿足養殖水質凈化工作的要求，從而使養殖工作水質凈化有了新的方法。

傳統觀測方法在高維數，小樣本，參數優化工作方面會受到人為因素影響，而非線性的預測方法是對蟻群算法的改進，能夠實現局部精細搜索，信息動態更新，通過建立模型從而獲得最佳參數。此種方法能夠避免傳統方法應用存在的缺陷，而且水產品溶解氧預測工作的要求能夠有效滿足。

BP神經網絡具有較強的映射能力，泛化能力與溶錯能力，可以通過對映射關系學習從而將內容應于網絡中，并有具備自動糾錯功能。神經網絡模型是拓樸結構，包括了隱含層，輸出層與輸入層。隱含層又可以包括多個層級。

預測學是通過對多學科知識的綜合應用從而對事物存在的規律進行分析，是一門交叉學科。預測主要是對事物在未來發展的趨勢進行分析，利用數學方法可以對未來一段時間內事物發展情況預測與分析。比如可以應用差分平滑指數與移動平均法，將被觀測物體指標依據時間序列進行排列，從而形成數據集合。通過對其數據規律進行抽取從而獲得與事物未來發展相關的數據。

二、可行性分析及系統流程

可行性分析包括了技術與經濟兩個方面的可行性分析，水質預測系統是否完善功能是否能夠有效發揮影響到養殖收益，預測系統應用能夠對潛在風險進行防范，并且對水質改善工作作出相應的指導，從而使養殖工作更加的科學與合理化。從技術方面來看，平臺功能十分強大，在功能與性能方面都能夠滿足養殖工作開展的需要。

系統流程方面首先需要獲得水質數據，之后對數據進行分析與預測，并且對結果進行優化處理，無誤后輸出數據，通過顯示界面對外展示，從而使工作人員了解水質情況。

三、水產養殖水質預測預警系統設計

系統設計工作首先需要完成的就是數據庫設計，系統工作開展要依賴于大量的數據，并且隨著時間的推移數據量會持續增加，數據庫負荷就會增大，因此數據庫的性能及功能決定了其是否能夠滿足工作需要。系統設計可以將其功分三個模塊，水質數據管理，趨勢走向，溶氧濃度預測等。而每一個模塊又有自身的子模塊，整體系統分工明確，層次分明。數據管理模塊其又包含了水質數據查閱、新增與刪除，數據自定義，數據導出等。趨勢走向方面又包括了酸堿度，溶氧度，水溫，太陽輻射，氣溫，風向，濕度，風速等趨勢走向圖。溶氧度預測方面內容有神經網絡，加權與二重移動平均法，簡單移動平均方法，指數平滑方法等。

四、功能實現

人機界面是設計工作需要重點考慮的問題，系統既能夠監測水質，同時又能夠將結果以合適的方式展示從而使工作人員了解情況。人機界面問題可以從信息交互與顯示，數據輸入等方面入手，信息輸入與顯示要符合人的習慣，數據輸入要有一定的糾錯功能。

系統框架方面，系統采用了分層結構，用戶進入界面后，系統會對用戶的請求作相應的過濾處理，比如驗證登錄，編碼轉換等。進入界面后用戶選擇相應的操作，將請求發送到服務器，之后等待系統響應。

登錄界面設計工作，考慮到界面布局與分辨率之間的關系，此模塊設計采用了CSS+Div結構。頁面大小在發生變化的時候，頁面元素能夠保持相對位置從而不至于錯亂，同時在分辨率變化的時候也會保持相對位置。用戶在登錄界面需要輸入密碼，用戶名，驗證碼，如果輸入信息正確則能夠順利登錄系統，否則就無法登錄。驗證碼的存在是為了防止系統惡意登錄。考慮到系統性能，為確保使用客戶驗證端，需要對其作一定的技術處理，如果用戶輸入為空或者是輸入的內容與系統要求不相符時，系統就會彈出對話框，提示用戶輸入錯誤以及原因。進入主頁之中是數據管理頁面，在此頁面能夠新增或者是刪除數據以及自定義等，為確保用戶數據輸入的準確性，需要對其作技術處理，如果用戶輸入數據存在錯誤，系統就會予以提示。數據導出是為了方便工作開展，數據導出功能與自定義存在相似之處，用戶能夠選擇需要的數據導出，之后可以利用其它軟件對其進行處理，從而滿足后期工作開展需要。

五、結語

水產養殖行業對水質要求較高，而傳統方法應用于養殖工作存在較多的不足，利用現代科學技術對水質進行動態監測，分析潛在的風險因素，能夠避免損失，使養殖利益得到保障。

參考文獻：

[1]黃雅玉，鄂旭，楊芳.水產養殖物聯網系統集成與安全預警研究[J].計算機技術與發展，2017（27）.

[2]他旭翔，肖瑞超，張龍.廠化水產養殖水質預測預警系統的設計[J].安徽農業科學，2017（22）.

[3]蓋之華，施連敏，王斐.基于物聯網的水產養殖環境智能監控系統的研究[J].電腦知識與技術：學術交流，2013（34）.endprint