作者：王魏,郭戈 单位：中国农业机械学会;中国农业机械化科学研究院 出版：《农业机械学报》2020年第01期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNYJX2020010230 DOC编号：DOCNYJX2020010239 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 氨氮浓度是水产养殖过程的重要监控指标，水中氨氮浓度过高，会产生较强的神经毒素，导致水生物大面积死亡，因此，需实时准确监测水产养殖过程中水的氨氮浓度。然而，由于影响海水水质因素较多，各因素之间关系复杂、相互影响，目前未能实现海水氨氮浓度的实时监测。通过分析海水养殖水体中氨氮的生成和硝化过程，选取水体中与氨氮浓度相关且易测的水质参数(温度、电导率、p H值、溶解氧质量浓度)为辅助变量，采用收敛速度快且泛化能力较强的随机配置网络建立了氨氮浓度软测量模型。为验证方法的有效性，设计了实验室海水养殖循环水系统，通过试验系统的实测数据，将该方法与其他几种神经网络建模方法进行了比较。结果表明，氨氮浓度随机配置网络模型具有更高的精度和更快的运行速度。基于模型设计了水产养殖水质监控系统，并将此方法嵌入上位机Win CC软件，实现了氨氮浓度的在线监测。

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