42crmo钢板厚度齐全

				 


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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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	 随着新《中华人民共和国水土保持法》和《全国水土保持区划（试行）》的颁布和实施，不同区域的水土保持分区和生态功能成为新时期水土保持研究的重要内容，也是水土流失综合防治工作的基础，然而目前  级水土保持区划应用于省级水土保持分区时欠精细，其区域类型及功能过于概化难利用。65锰钢板


	同时，新《水土保持法》中  次在水土流失防治中提出了生态脆弱区的要求，而作为界定生态脆弱区基础的生态脆弱性评价，缺乏针对水土保持的评价方法与模式研究，不利于指导水土保持工作的科学开展。因此，需要基于水土保持生态功能，进行省级水土保持区划和生态脆弱性研究，为区域性水土保持区划和水土流失防治工作提供科学依据。论文以地处黄土高原区的山西省为研究对象，继承全国水土保持区划的原则、指标、方法与成果，运用空间叠置技术和水土流失主导因子空间分析等方法，提出山西省水土保持二级分区体系，即水土保持战略格局区（一级区）和主导功能区（二级区）。山西省共划分为6个一级区，13个二级区，分别对一、二级水土保持分区的生态脆弱性进行评价；通过水土保持功能与脆弱性评价分析，充分反映了区域综合防治的重点并提出水土流失综合防治建议。山西省水土保持分区是在全国水土保持区划系统架构下进行的，可以与全国水土保持区划较好的衔接，克服了以往区划的独立性，使其能够更好的应用于水土保持规划及水土保持工作的统筹管理。


	（1）山西省水土保持一级（战略格局）分区参考山西省地貌类型图、山西省水系分布图、全国水土保持三级分区的专题图，结合山西省的县级行政分区，利用GIS技术平台对专题图进行空间叠置和格局分析，依据地貌特征指标（平均海拔）以及水热指标（≥10℃积温，多年平均降水量）等，划定由不同地貌类型的水土保持分区，即山西省水土保持一级分区。一级分区命名采用“地理位置+地貌类型”的方式。划分为6个一级区，具体为：1）Ⅰ太行山西北部山地丘陵区2）Ⅱ太行山西南部山地丘陵区3）Ⅲ晋西北黄土丘陵沟壑区4）Ⅳ汾河中游丘陵沟壑区5）Ⅴ晋南丘陵阶地区6）Ⅵ晋西南高塬沟壑区（2）山西省水土保持二级（主导功能）分区在一级分区的基础上，65锰钢板



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