7、不同鱼类养殖的水产养殖分析

不同鱼类养殖的水产养殖分析

1. 引言

水是生态系统的关键组成部分,对人类生存至关重要,同时也维持着生态结构、生态过程和区域环境生态系统的平衡。水是一种可持续资源,因为它可以不断循环利用。然而,城市化的加剧和工业废水的排放对我们的生活,尤其是水产养殖造成了威胁。

据相关数据显示,2014 年人均鱼类供应量达到了 20 公斤的新高,这得益于水产养殖的蓬勃发展,目前水产养殖提供了人类消费鱼类的一半。近年来,与野生鱼类相比,养殖鱼类的消费量相对增加。预计到 2025 年,全球渔业总产量(捕捞和水产养殖之和)将达到 1.96 亿吨。随着对水生动物需求的增加,水产养殖场的需求也在增加,因此,养殖场中水生动物的生存质量对于生产至关重要。

为了解决这一问题,提出了一种水监测系统,该系统将监测水的温度和 pH 值。使用线性回归模型来确定水中的氧气含量,并预测水生动物在水产养殖场中的生存适宜性。线性回归是一种快速有效的处理方法,同时,K - 近邻(KNN)算法也被用于根据“特征相似性”确定新数据点的值,从而提供准确的预测。通过监测水的 pH 值、温度和氧气含量,可以为水生动物创造适宜的生存环境,提高水产养殖的生产力。

2. 文献综述

溶解氧与水生生物密切相关,长期以来,人们一直在进行相关研究,以建立更健康的水生动物和水产养殖环境。

研究人员 研究对象 研究成果
Boyd 和 Terry 鲶鱼、虾和罗非鱼
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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