謝萬(wàn)里 蒲斌 王濤 尹紹武
摘要:如何在活魚(yú)運(yùn)輸中對(duì)水質(zhì)進(jìn)行全面評(píng)價(jià)進(jìn)而實(shí)現(xiàn)水質(zhì)精準(zhǔn)調(diào)控是當(dāng)前亟需解決的問(wèn)題。創(chuàng)新性地將反向傳播(back propagation,簡(jiǎn)稱BP)和徑向基函數(shù)(radial basis function,簡(jiǎn)稱RBF)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估方法運(yùn)用于活魚(yú)運(yùn)輸中,并進(jìn)行比較?;贕B3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》及專家調(diào)查問(wèn)卷,建立活魚(yú)運(yùn)輸水質(zhì)等級(jí)變化模型。比較不同訓(xùn)練函數(shù)及不同隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影響。結(jié)果表明,河川沙塘鱧在密度為6.26 g/L、溫度為20 ℃的自然運(yùn)輸狀態(tài)下(未加麻醉劑MS-222),運(yùn)輸超過(guò)2 h后已不能滿足漁業(yè)用水要求。雜交黃顙魚(yú)在密度為28.08 g/L、溫度為20 ℃的麻醉運(yùn)輸水質(zhì)(加入麻醉劑MS-222)好于自然運(yùn)輸狀態(tài)下(未加麻醉劑MS-222)的水質(zhì)。采用BP或RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可對(duì)活魚(yú)運(yùn)輸中的水質(zhì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),能夠突破傳統(tǒng)運(yùn)輸水質(zhì)評(píng)價(jià)方法的局限性與單一性,對(duì)防止水質(zhì)惡化,實(shí)現(xiàn)活魚(yú)運(yùn)輸水質(zhì)的精準(zhǔn)調(diào)控有重要意義。
關(guān)鍵詞:活魚(yú)運(yùn)輸;水質(zhì)評(píng)價(jià);BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);水質(zhì)評(píng)價(jià)模型
中圖分類號(hào):TP183? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A? 文章編號(hào):1002-1302(2019)04-0134-05
我國(guó)水產(chǎn)品種類繁多,其中魚(yú)類具有營(yíng)養(yǎng)豐富、脂肪含量低的特點(diǎn),其脂肪酸被證實(shí)有降糖、護(hù)心和防癌的作用[1-3]。近年來(lái)隨著鮮活水產(chǎn)品市場(chǎng)的擴(kuò)大,運(yùn)輸量也隨之持續(xù)增長(zhǎng),如香港鮮活水產(chǎn)品占水產(chǎn)市場(chǎng)總量的90%[4]。我國(guó)幅員遼闊,南北海岸線長(zhǎng),在長(zhǎng)途運(yùn)輸中,水質(zhì)惡化、活魚(yú)死亡現(xiàn)象(長(zhǎng)距離運(yùn)輸損耗率>10%[5])屢見(jiàn)不鮮[6-7]。活魚(yú)運(yùn)輸中的水質(zhì)問(wèn)題與酸堿度(pH值)、溶解氧(DO)濃度、氨氮(TAN)濃度具有緊密聯(lián)系[8]。在長(zhǎng)途運(yùn)輸中,當(dāng)水體DO值低于魚(yú)類窒息點(diǎn)時(shí),魚(yú)類會(huì)因缺氧而大量死亡[9];當(dāng)pH值達(dá)10以上或4以下時(shí),會(huì)損壞魚(yú)類呼吸器官的表皮細(xì)胞,進(jìn)而影響魚(yú)呼吸[10-11];當(dāng)非離子氨進(jìn)入魚(yú)體后,魚(yú)表現(xiàn)出呼吸困難、昏迷甚至死亡等現(xiàn)象[12]。在現(xiàn)代活魚(yú)運(yùn)輸體系中,運(yùn)輸水質(zhì)評(píng)價(jià)是水質(zhì)污染防控的重要環(huán)節(jié)之一[13]。運(yùn)輸用水污染防治手段的選擇取決于魚(yú)的種類[14],如河川沙塘鱧(Odontobutis potamophila)缺乏肌間刺,不能有效保護(hù)身體[15-17];雜交黃顙魚(yú)(Hybrid yellow catfish)的胸鰭和背鰭上有帶鋸齒的硬刺[18-19],運(yùn)輸中會(huì)刺傷其他個(gè)體,這些均可能引發(fā)不同程度的魚(yú)體應(yīng)激[20-22],加速呼吸代謝,污染水質(zhì),因此更加精準(zhǔn)的水質(zhì)評(píng)價(jià)將為運(yùn)輸水質(zhì)的污染防控提供決策依據(jù)。如何在活魚(yú)運(yùn)輸中對(duì)水質(zhì)進(jìn)行合理評(píng)價(jià)以保證運(yùn)輸水環(huán)境安全是一項(xiàng)亟需解決的問(wèn)題。
傳統(tǒng)的活魚(yú)運(yùn)輸水質(zhì)評(píng)價(jià)往往采用線性函數(shù)模型或單因素評(píng)價(jià)方法,而運(yùn)輸水環(huán)境是各因素交錯(cuò)構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng),傳統(tǒng)方法不能全面地對(duì)水質(zhì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)[23]。與傳統(tǒng)的方法不同,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,簡(jiǎn)稱ANN)[24-25]通過(guò)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中信號(hào)的輸入、傳遞、激活,依照大量的人工神經(jīng)元相互連接,不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)值進(jìn)行計(jì)算,具有較強(qiáng)的非線性切分能力,圖1為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。張壘等利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)水體中的溶解氧濃度進(jìn)行了預(yù)測(cè),結(jié)果顯示,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度高,可對(duì)溶解氧濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)[26]。陳怡用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方法對(duì)成都市中心城區(qū)三河水質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)[27]。但目前為止,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用到活魚(yú)運(yùn)輸水質(zhì)評(píng)價(jià)上的研究尚未見(jiàn)報(bào)道。
本研究以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),建立活魚(yú)運(yùn)輸水質(zhì)評(píng)價(jià)模型,以期為活魚(yú)運(yùn)輸用水的科學(xué)管理提供理論參考。
1 材料與方法
1.1 試驗(yàn)材料
以河川沙塘鱧與雜交黃顙魚(yú)為試驗(yàn)材料,均取自江蘇省南京市水產(chǎn)科學(xué)研究所祿口基地。選取2齡活體河川沙塘鱧,體濕質(zhì)量為(41±5.30) g;選取人工繁殖的同一批雜交黃顙魚(yú),體濕質(zhì)量為(28±5.26) g,均暫養(yǎng)于南京市水產(chǎn)科學(xué)研究所飼養(yǎng)池內(nèi),池內(nèi)DO值>5.0 mg/L,自然光照,飼養(yǎng)培育3周。每天給河川沙塘鱧投喂小雜魚(yú),給雜交黃顙魚(yú)投喂魚(yú)苗微粒子飼料(山東升索漁用飼料研究中心)2次(08:00、17:00各1次),正式試驗(yàn)前停食2 d,確定健康無(wú)病后進(jìn)行試驗(yàn)。
1.2 試驗(yàn)方法
河川沙塘鱧組(未加麻醉劑):試驗(yàn)于2017年6月3日在南京師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院進(jìn)行,氣溫18~29 ℃,將河川沙塘鱧放入塑料泡沫箱(24.3 cm×24.3 cm×11.1 cm)中,隨后將塑料泡沫箱置于搖床上(轉(zhuǎn)速為70 r/min),模擬運(yùn)輸密度為6.26 g/L,模擬運(yùn)輸9 h,溫度控制在20 ℃,運(yùn)輸初始環(huán)境:氨氮濃度為0 mg/L,溶解氧濃度為8.33 mg/L,pH值為8.01,自然光照,每隔15~30 min用多功能水質(zhì)測(cè)定儀(multi340i,WTW,德國(guó))測(cè)定水體DO值與pH值,用水樣瓶(500 mL)取水樣50 mL,用氨氮測(cè)定儀(Hi96715,HANNA,意大利)測(cè)定水樣氨氮值,并記錄。
雜交黃顙魚(yú)組(C0為對(duì)照組未加麻醉劑,C1~C5組加入麻醉劑):試驗(yàn)于2017年5月9日在南京市水產(chǎn)科學(xué)研究所祿口基地進(jìn)行,運(yùn)輸密度為28.08 g/L,氣溫18~29 ℃,稱取0、0.100、0.200、0.325、0.400、0.450、0.475、0.500、0.550 g MS-222麻醉劑及等量碳酸氫納,加入5 L池塘水中,配制成濃度為0、20、40、65、80(C1)、90(C2)、95(C3)、100(C4)、110 mg/L(C5)的麻醉劑,分別倒入盛有雜交黃顙魚(yú)的小盆中,根據(jù)白艷龍等的方法[28-29],記錄入麻時(shí)間(魚(yú)進(jìn)入盆內(nèi)到魚(yú)呼吸頻率幾乎為零,側(cè)翻于水面的時(shí)間)、復(fù)蘇時(shí)間(放入清水中,恢復(fù)正常呼吸頻率的時(shí)間)、存活率。去除不能使魚(yú)體麻醉或使魚(yú)致死的濃度,將其余濃度的麻醉劑倒入不同的氧氣袋中,充入純氧,迅速打包,以尼龍袋膨脹無(wú)凹癟為度。將裝有魚(yú)的氧氣袋放入轉(zhuǎn)速為70 r/min,溫度為20 ℃的搖床內(nèi),進(jìn)行模擬運(yùn)輸。試驗(yàn)時(shí)間為07:40—15:40。試驗(yàn)期間,每隔2 h從搖床中取出氧氣袋1次,用多功能水質(zhì)測(cè)定儀(multi340i,WTW,德國(guó))測(cè)定水體DO值與pH值,用水樣瓶(500 mL)取水樣50 mL,用氨氮測(cè)定儀(Hi96715,HANNA,意大利)測(cè)定水樣氨氮值,并記錄。
1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理
反向傳播(back propagation,簡(jiǎn)稱BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最廣泛的網(wǎng)絡(luò)之一,是信號(hào)正向傳播,誤差反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包含輸入層、隱藏層、輸出層。通過(guò)不斷調(diào)整權(quán)值和閾值,不斷逼近期望輸出[30],當(dāng)誤差達(dá)到預(yù)先設(shè)定好的期望值時(shí),視作網(wǎng)絡(luò)收斂[31]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含以下幾個(gè)步驟。
(1)確定網(wǎng)絡(luò)的輸入X(x1,x2,…,xn)與輸出Y(y1,y2,…,ym)以及隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。初始化系統(tǒng)的連接權(quán)值wij和wjk、閾值ai、bk、學(xué)習(xí)速率和激活函數(shù),常見(jiàn)的激活函數(shù) Sigmoid如下,其中x是激活函數(shù)的輸入。
(9)判斷誤差是否滿足要求,滿足則判定網(wǎng)絡(luò)收斂,不滿足返回步驟(2),進(jìn)行下一步迭代。
1.4 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理
徑向基函數(shù)(radial basis function,簡(jiǎn)稱RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前向網(wǎng)絡(luò),包含3層,分別為輸入層、隱藏層、輸出層[32]。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要像BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣進(jìn)行訓(xùn)練,其本質(zhì)是將樣本值從一個(gè)空間轉(zhuǎn)移到另一個(gè)空間,輸入層到隱含層之間沒(méi)有權(quán)值,徑向基函數(shù)一般為高斯函數(shù)。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的是,RBF根據(jù)預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)誤差不斷地添加隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù),并動(dòng)態(tài)調(diào)整節(jié)點(diǎn)中心、標(biāo)準(zhǔn)差及權(quán)值,把輸入樣本映射到另一個(gè)空間,經(jīng)過(guò)線性組合后形成網(wǎng)絡(luò)輸出,得到逼近的結(jié)果[33]。
2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立
2.1 樣本的生成與預(yù)處理
本研究以GB 3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》[34]及專家經(jīng)驗(yàn)[35]作為水質(zhì)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(表1),通過(guò)Matlab 2014a的Linspace函數(shù)等隔均勻分布方式內(nèi)插水質(zhì)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù),隨機(jī)生成500個(gè)訓(xùn)練樣本。為加快收斂必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,特別是在用梯度下降法尋求最優(yōu)解時(shí),很有可能走“之”字型路線(垂直等高線走),導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)模型需要迭代很多次才能收斂[36-37]。本研究采用Matlab 2014a的自帶工具函數(shù)mapminmax進(jìn)行樣本歸一化。mapminmax的數(shù)學(xué)公式為
式中:x是水質(zhì)指標(biāo),y是水質(zhì)等級(jí),xmin、xmax、ymin、ymax分別是水質(zhì)指標(biāo)和水質(zhì)等級(jí)的最小值和最大值。
函數(shù)mapminmax逐行地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將每行數(shù)據(jù)分別標(biāo)準(zhǔn)化到區(qū)間[ymin,ymax]內(nèi),如果某行的數(shù)據(jù)全部相同,此時(shí)xmax=xmin,則Matlab內(nèi)部執(zhí)行y=ymin。其中xmax、xmin分別是訓(xùn)練樣本的最大值、最小值。
2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層與輸出層的確定
本研究選取DO、TAN、pH值3個(gè)直接關(guān)系活魚(yú)運(yùn)輸中死亡率的指標(biāo)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。對(duì)于河川沙塘鱧組,為連續(xù)9 h的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。對(duì)于雜交黃顙魚(yú)組,首先確定所需麻醉劑濃度,由表2可知,在濃度為20、40 mg/L時(shí),雜交黃顙魚(yú)對(duì)外界刺激作出正常反應(yīng),游動(dòng)靈敏;在濃度為65 mg/L時(shí),雜交黃顙魚(yú)不能完全進(jìn)入麻醉狀態(tài),游動(dòng)緩慢,身體可較好地保持平衡,因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入去掉20、40、65 mg/L麻醉劑濃度。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為水質(zhì)分類等級(jí),將其映射在[0,1]區(qū)間內(nèi)(表3)。
2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)的確定
不同的傳遞函數(shù),具有不同的泛化能力[38-39]。根據(jù)實(shí)際水質(zhì)情況,隱含層選取Sigmoid函數(shù),輸出層選取purelin函數(shù)作為傳遞函數(shù)。
2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的構(gòu)建
根據(jù)Kolmogorov定理[40-41]的描述,1個(gè)包含3層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),只要隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)足夠多,便能夠?qū)θ我夥蔷€性函數(shù)進(jìn)行逼近,因此本研究設(shè)定網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為3層。目前隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定沒(méi)有固定公式,若隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)太少,則網(wǎng)絡(luò)的精度不夠,容錯(cuò)能力較差;若隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)太多,又會(huì)出現(xiàn)“過(guò)擬合”現(xiàn)象。因此本研究采用試錯(cuò)法來(lái)確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。
由表4所示,當(dāng)隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為7個(gè)時(shí),網(wǎng)絡(luò)的均方誤差(mean-square error,簡(jiǎn)稱MSE)最小,因此本研究選擇隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為7個(gè)。
2.5 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入與輸出以及樣本的預(yù)處理與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一致。隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)由網(wǎng)絡(luò)在迭代過(guò)程中自適應(yīng)確定。采用Matlab 2014a工具函數(shù)newrb來(lái)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),每次迭代增加1個(gè)隱含層神經(jīng)元,直到達(dá)到目標(biāo)誤差或達(dá)到最大隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為止。隱含層的傳遞函數(shù)為高斯函數(shù)(Radbas),輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)(purelin)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依然采用3層結(jié)構(gòu),即輸入層、隱含層、輸出層。
3 網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練
3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)的確定
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)的選取尤為重要,訓(xùn)練函數(shù)如果選取不當(dāng),則網(wǎng)絡(luò)的收斂速度會(huì)很慢,并且容易陷入局部最優(yōu)解[42]。因此本研究比較分析選取不同訓(xùn)練函數(shù)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)性能,結(jié)果(表5)顯示,采用L-M(Levenberg Marquardt)算法[43](即Matlab中trainlm函數(shù))的網(wǎng)絡(luò)誤差最小。
3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
本研究采用數(shù)值計(jì)算軟件(Matlab 2014a)的工具函數(shù)newff來(lái)建立網(wǎng)絡(luò)模型,其中學(xué)習(xí)率與動(dòng)量因子為網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)調(diào)節(jié),不需指定。訓(xùn)練結(jié)果(表6)顯示,最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為3-7-1,即輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為3個(gè),隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為7個(gè),輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1個(gè)。網(wǎng)絡(luò)最小誤差為8.88×10-9,迭代到193步時(shí)達(dá)到期望誤差。
3.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)徑向基函數(shù)的半徑為20,網(wǎng)絡(luò)的最大神經(jīng)元個(gè)數(shù)為88個(gè)時(shí),達(dá)到期望誤差5.57×10-7(表7)。
4 結(jié)果與分析
4.1 河川沙塘鱧運(yùn)輸水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果
由表8可知,在選取的5個(gè)點(diǎn)中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有誤判,網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)整體良好。
由表9可知,在選取的5個(gè)點(diǎn)中,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有1個(gè)點(diǎn)出現(xiàn)誤判,網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)整體良好。
通過(guò)2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與單因素評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比,綜合分析水質(zhì)的變化情況,水質(zhì)等級(jí)越高,表示水質(zhì)污染越嚴(yán)重。單因素評(píng)價(jià)選取溶解氧作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。河川沙塘鱧組、雜交黃顙魚(yú)組評(píng)價(jià)結(jié)果分別見(jiàn)表10、表11。
4.2 雜交黃顙魚(yú)運(yùn)輸水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果
通過(guò)比較發(fā)現(xiàn),無(wú)論是河川沙塘鱧組還是雜交黃顙魚(yú)組RBF神經(jīng)網(wǎng)路和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果完全一致。對(duì)于河川沙塘鱧,單因素評(píng)價(jià)方法與2種網(wǎng)絡(luò)的輸出有9不同;對(duì)于雜交黃顙魚(yú),麻醉組的水質(zhì)等級(jí)整體低于對(duì)照組。
5 討論
水質(zhì)評(píng)價(jià)存在很多不確定因素,這些不確定因素與水質(zhì)的惡化存在一定的聯(lián)系。傳統(tǒng)的單因素評(píng)價(jià)方法是一種悲觀的水質(zhì)評(píng)價(jià)方法,時(shí)常片面評(píng)價(jià)水質(zhì),不可以綜合利用水環(huán)境,降低了水環(huán)境的使用功能[23]。本研究利用BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次建立了活魚(yú)運(yùn)輸水質(zhì)變化模型。結(jié)果表明,BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度較單因素評(píng)價(jià)方法高,擁有較強(qiáng)的泛化能力,且這2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評(píng)價(jià)結(jié)果完全一致,說(shuō)明將其用于綜合評(píng)價(jià)實(shí)際的活魚(yú)運(yùn)輸水質(zhì)是可行的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有客觀性[33],克服了傳統(tǒng)方法的局限性。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要人為確定隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù),隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)選取的好壞直接影響網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度[44],因此本研究采用試錯(cuò)法來(lái)確定隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù),以避免盲目選擇。傳統(tǒng)的梯度下降法容易陷入局部最優(yōu)解,使得預(yù)測(cè)誤差大,因此本研究采用L-M算法,它是介于牛頓法與梯度下降法之間的一種非線性優(yōu)化方法,對(duì)于過(guò)參數(shù)化問(wèn)題不敏感,能有效處理冗余參數(shù)問(wèn)題,使代價(jià)函數(shù)陷入局部極小值的機(jī)會(huì)大大減小[45-46]。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度較快,網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度高,且不容易陷入局部最小值[47]。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要確定的參數(shù)較少,通常只有1個(gè)spread(徑向基函數(shù)的分布密度),由于該參數(shù)的選取直接影響網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度,因此本研究采用試錯(cuò)法來(lái)選取spread的最優(yōu)值。
對(duì)于河川沙塘鱧組,試驗(yàn)結(jié)果顯示,運(yùn)輸2 h后已不能滿足漁業(yè)用水標(biāo)準(zhǔn),運(yùn)輸5 h后水質(zhì)持續(xù)保持在V類,說(shuō)明污染等級(jí)很高,污染已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)。河川沙塘鱧運(yùn)輸過(guò)程中,水質(zhì)惡化現(xiàn)象嚴(yán)重,往往是由大量排泄物導(dǎo)致的,這可能是由于其缺乏肌間刺,應(yīng)激強(qiáng)烈[15-16]。對(duì)于雜交黃顙魚(yú)組,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出顯示,麻醉組的水質(zhì)等級(jí)總體上好于未加麻醉劑的對(duì)照組。隨著麻醉劑濃度的增高,水質(zhì)整體變好。加入麻醉劑后,雜交黃顙魚(yú)運(yùn)輸超過(guò)2 h仍有可能保持較好的水質(zhì),而未加入麻醉劑的對(duì)照組,雜交黃顙魚(yú)在運(yùn)輸2 h后,水質(zhì)等級(jí)已超過(guò)Ⅲ類,證明麻醉劑MS-222在水質(zhì)調(diào)控中起到了很好的效果。本研究對(duì)活魚(yú)運(yùn)輸水質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià),并將結(jié)果作為運(yùn)輸水質(zhì)等級(jí)的劃分依據(jù),最大限度地克服了人為的主觀臆斷,使評(píng)價(jià)具有客觀通用性,但網(wǎng)絡(luò)輸出通常受評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值和評(píng)價(jià)指標(biāo)上下限極值范圍的影響,如何確立活魚(yú)運(yùn)輸水質(zhì)更為合理的標(biāo)準(zhǔn)值與極限值還有待進(jìn)一步研究。
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