水质指标组合与河流溶解氧预测精度关系的研究

提出了一种探究水质指标组合与河流溶解氧预测精度关系的方法。首先运用XGBoost模型计算水质指标特征重要性分值,然后基于贪心规则和水质指标特征重要性分值,排列出8种水质指标组合,最后使用BP神经网络对8种水质指标组合进行溶解氧预测。实验结果表明,pH、水温、电导率、氨氮是影响溶解氧预测的4个关键指标;在排列出的8种水质指标组合中,pH、水温、电导率、氨氮、浊度、高锰酸盐指数是溶解氧预测精度最高的输入指标组合。通过穷举所有水质指标组合进行实验分析,证明该方法有效可行且时间复杂度更低,可用于选取溶解氧预测精度高的输入指标组合,提升溶解氧的预测精度。

基于无人机图像的中华绒螯蟹质量估算研究

为解决中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)质量依靠人工测量时工作量大、应激反应强及测量精度不高等问题,提出了一种基于无人机图像的中华绒螯蟹质量估算方法。利用无人机拍摄中华绒螯蟹图像,通过图像处理技术提取中华绒螯蟹甲壳特征,计算甲壳面积,将甲壳面积和中华绒螯蟹质量作为参数,利用数据拟合的方法建立质量估算模型。实验结果表明,幂函数回归模型更符合中华绒螯蟹质量估算的要求,模型决定系数R2为0.9678(P<0.01),在测试样本中的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)分别为14.4722、17.6186、0.9465,精度符合估算要求。基于无人机图像的中华绒螯蟹质量估算方法,可以为中华绒螯蟹的投喂、分级捕获和养殖密度调控等提供良好的指导作用。