Page 211 - 《水产学报》2025年第12期

母刚，等 水产学报, 2025, 49(12): 129516

700 b b 1 000 b
a a b
600 a a
800
壳长/μm shell length 500 壳长/μm shell length 600
400
300
400
200
200
100
0 0
1 2 3 4 5 6 7 8
不同组别 不同组别
different groups different groups
(a) (b)
图 11 两种投饵方式壳长对比
1.自动投饵前 (30 d)，2.人工投饵前 (30 d)，3.自动投饵后 (32 d)，4.人工投饵后 (32 d)，5.自动投饵前 (42 d)，6.人工投饵前 (42 d)，7.自动投
饵后 (44 d)，8.人工投饵后 (44 d)。图中不同小写字母表示组间存在显著性差异 (P＜0.05)。
Fig. 11 Comparison of shell length of two feeding methods
1. before automatic feeding (30 d), 2. beforemanual feeding (30 d), 3. after automatic feeding (32 d), 4. after manual feeding (32 d), 5. before automatic
feeding (42 d), 6. beforemanual feeding (42 d), 7. after automatic feeding (44 d), 8. after manual feeding (44 d). Different lowercase letters in the figure
indicate significant differences between groups (P<0.05).

表 3 两种投喂模式下的虾夷扇贝幼苗生长参数
Tab. 3 Growth parameters of seedlings under two feeding patterns
初始密度/(个/mL) 最终密度/(个/mL) 初始壳长/μm 最终壳长/μm
模式 initial density final density initial shell length final shell length
model
30 d 42 d 30 d 42 d 30 d 42 d 30 d 42 d
传统投喂 traditional feeding 4 4 4 4 547 830 624 893
自动投喂 automatic feeding 4 4 4 4 548 816 623 905

BP 神经网络构建的，在模型的训练阶段其 R 值 靠方法对影响虾夷扇贝幼苗摄食的众多因素做
为 0.999 76。自动投饵均方根误差 R RMS E 对比人 筛选验证。肖俊等 [35] 用 Pearson 相关分析法分
工投饵在 30 与 42 d 阶段分别降低了 50.34% 与 析了尼罗罗非鱼 (Oreochromis nilotica) 体重与全
23.09%，考虑到本研究建立的虾夷扇贝育苗投 长、体长、体高、尾柄长等因素的相关性，发
饵预测模型在训练过程中具有较高的拟合度与 现相关性的强弱排序分别为全长＞体长＞体高＞
神经网络本身的黑箱性质 [31-32] ，是否需要用其 尾柄长，其中尾柄长的相关性不显著。但是
他算法对该模型进行优化，需要进一步研究。 Pearson 相关分析法需要被分析的影响因素呈正
态分布，且与预测值之间有线性关系，虾夷扇
3.2 虾夷扇贝育苗投饵预测模型的可靠性
贝幼苗的投饵预测模型缺乏类似关系。灰色关
由于养殖过程中投饵量受到如扇贝幼苗数 联度分析法是一种多因素统计分析的方法。孙
量、分布密度、水温等诸多内外因素的影响， 月平等 [36] 使用灰色关联度法分析了温度、溶解
且各因素间存在复杂的相互关系 ，因此选择 氧和 pH 对中华绒螯蟹 (Eriocheir sinensis) 体重
[33]
恰当的参数作为投饵量预测模型至关重要。常 的影响，计算关联系数分别为 0.784、0.629、
晓艺 [34] 在选择适用于大黄鱼 (Larimichthys crocea) 0.604，本研究使用灰色关联度法分析生长天数、
投饵量预测模型的影响因素时，参考了众多学 食饵量、水温对投饵量的影响计算关联系数分
者对硬骨鱼 (Osteichthyes) 生长模型建立的方法， 别为 0.691、0.782、0.624，本研究结果与孙月
并沿用了他们选用的影响因素。这种方法严谨 平等 [36] 的研究结果相仿，均大于 0.6，说明选
性有一定欠缺，且在本研究前未见虾夷扇贝幼 择的影响因素显著度较高。
苗的生长模型建立研究，因此需要找到一种可 精准度与稳定性是评价系统好坏的重要指

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