Page 203 - 《水产学报》2025年第12期

母刚，等 水产学报, 2025, 49(12): 129516

测模型对投饵量进行预测具有重要意义。 扇贝育苗每天应至少投 4 次饵，若能适量投饵，
BP 神经网络可以利用数据灵活的总结预测 每次投饵后残饵量应在 8 个/mL 以下 [12] 。根据
投饵量的数学模型，有效弥补了传统模型在实 养殖技术员的经验，发现在理想条件下，虾夷
[5]
际应用中的不足。叶婵等 建立了基于 BP 神经 扇贝幼苗在育苗周期内的投饵密度、水温随生
网络的对虾病害诊断与防治专家系统，实现了 长天数的变化如图 1 所示。
对虾养殖的咨询、病害诊断与防治功能，证明

投饵密度`feed density
了 BP 神经网络与专家系统结合的可能性。田 水温`water temperature
20 000 20
崇峰等 使用 BP 神经网络与改进的 BP 神经网 18 000 18
[6]
络提出了一种水质分析方法，根据淡水养殖生 16 000 16
14
14 000
物在不同水质的水体中的生长状况制定了水质 12 000 12
等级评定标准，实验证明，改进 BP 神经网络 投饵密度/(个/mL) feeding density 10 000 10 水温/°C water temperature
8 000
8
的水质分类准确率可达 99.3%，网络训练时长 6 000 6
仅为 4.967 s，具有较快的训练速率和等级分类 4 000 4
2 000 2
性能。余国燕等 提出了一种基于 BP 神经网络 0 0
[7]
0 10 20 30 40
的船载投饵颗粒坠落轨迹预测方法，与图像处 生长天数/d
理算法相比，系统单次运行时间减少了 95%， growth days
误差范围与误差百分比分别降低 32% 与 30.5%。 图 1 虾夷扇贝幼苗生长天数、摄食量与水温的关系
严玉洁 提出了一种基于 BP 神经网络的水质预 Fig. 1 Relationship between growth days, food intake
[8]
测方法，对废水中总氮、总磷、氨、溶解氧的 and water temperature of P. yessoensis seedlings
预测相对误差小于 1.67%，有较好的适用性和
准确性。若想进一步提高 BP 神经网络的预测 虾夷扇贝的育苗周期整体约为 45 d，前 10 天
精度，可以寻找某些方法对其进行优化改进。 的虾夷扇贝幼苗摄食量缓慢增长，投饵密度日
[9]
丁金婷等 提出了一种经模糊算法改进的 BP 神 增 92.2 个/mL。10 d 后经历壳顶中期的变态发
经网络方法预测凡纳滨对虾 (Litopenaeus van- 育，摄食量增速加快，投饵密度日增约 370.4
namei) 的水质，对养殖水体温度、pH 值和溶解 个/mL。27 d 后进入稚贝变态发育期，摄食量剧
氧的预测平均相对误差均小于 2%，具有预测精 增，投饵密度约 3 030 个/mL。32 d 后受幼苗生
度高，稳定性好的特点。施珮等 [10] 采用了一种 长规律与水温双重影响，摄食量陡然下降，投
粒子群算法改进的 BP 神经网络方法对罗非鱼 饵密度日降 910.7 个/mL。育苗池水温在前 32 d
养殖池塘的溶解氧进行预测，预测误差基本在 应保持在 15 ℃；为在放苗时让苗种适应自然海
0.5% 以内。综上，BP 神经网络模型在控制应 域水温，育苗水温自 32 d 开始日减 1 ℃，直至
[13]
用中具有灵活准确的优点 ，且在水产养殖中 降至 4 ℃ 。当壳长增至 800~1 000 μm 时，育
[11]
取得了较好的应用效果，但目前未见针对虾夷 苗期结束。观察虾夷扇贝幼苗食饵量、水温随
扇贝育苗投饵预测模型的研究。 生长天数的变化有利于寻找影响虾夷扇贝育苗
因此，本研究以虾夷扇贝幼苗为对象，建 投饵的因素。
立虾夷扇贝育苗投饵预测模型，通过投饵测试 影响水产养殖投饵预测模型的常用输入向
平台进行投饵试验，验证模型的可靠性，旨在 量包括光照、养殖密度、溶解氧、pH 值、水温、
[14]
为贝类及其他水产动物育苗高效精准投饵提供 生长天数、食饵量等 。就工厂化虾夷扇贝育
有益参考。 苗而言，光照、养殖密度、溶解氧、pH 值可控
且为常量，因此取生长天数、食饵量与水温作
1 材料与方法
为投饵预测模型的输入向量。在神经网络模型
构建中，通常使用灰色关联度分析来判断输入
1.1 虾夷扇贝育苗特性分析
向量对投饵预测模型的影响程度。灰色关联度
虾夷扇贝以鲜活微藻为食，本着少量多次 可通过较少的数据与计算求解 [15-17] ，通过比较
投喂原则，在日投饵总量不变的前提下，虾夷 各影响因素的灰色关联度值判断其是否适合作

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