65锰淬火钢板现货销售

				 


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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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	城市化是一个  和区域经济社会发展到一定程度的必经阶段。城市化对一个  或地区经济、社会和政治结构的变革和发展具有推动作用,同时也导致包含人口结构、生态环境和土地供求关系等多方面的深刻变化。其中,对耕地资源的影响表现为明显的就是引起耕地资源数量减少、质量下降。65锰钢板


	目前,我国正处于由“以农补工”向“工业反哺农业”的经济社会快速发展转型时期,城市化进程中的耕地非农化,一方面为国民经济的发展提供了土地保障,另一方面因耕地数量不断减少和质量持续下降引发了一系列社会、经济和生态问题。任何一个  和地区的城市化进程中都存在耕地代价性损失现象,但由于耕地作为一种不可替代的宝贵自然资源,不仅具有市场经济价值,还具有包含服务生态环境、保障粮食和维持社会稳定等非市场价值。拥有合理数量的耕地资源,是促进人口-资源-环境与社会经济协调发展,促进工业化、城镇化、信息化和农业现代化的基础条件之一。近年来,基于“人多地少”的基本国情和耕地资源不断减少的基本事实,我国制定了世界上严格的耕地保护制度,采取了一系列措施来干预和控制耕地非农化进程,耕地资源保护由“基本国策”到“生命线”,又由“生命线”到不可逾越的“红线”,足见耕地保护在我国  战略中的地位。通过建国以来的城市化进程和未来发展趋势分析可以预测,耕地非农化代价性损失在我国现阶段乃至未来一定时期内还将长期存在,同时存在过度性损失,且耕地减少的趋势不会得到根本性转变。65锰钢板


	 


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