汪翔 何吉祥 佘磊等

摘要利用2014年6～10月養(yǎng)殖塘口記錄的飼料投喂量、水體溶解氧量、水溫、氣溫、濁度、降雨量作為模型輸入，檢測的氨氮作為模型輸出，建立了用于養(yǎng)殖水體氨氮模擬的Elman網絡。利用2014年11月的觀測數(shù)據(jù)，對模型的模擬能力進行了檢驗。結果表明：建立的養(yǎng)殖水體氨氮預測模型，可以較好地模擬水體中氨氮濃度的變化趨勢，模擬的絕對誤差平均值為0.016 mg/L，決定系數(shù)R2為0.74。說明Elman網絡建立的預測模型在養(yǎng)殖水體氨氮含量變化預測中具有強非線性動態(tài)描述能力，對養(yǎng)殖水體中氨氮的預測有較好的適用性和預測精度。

關鍵詞養(yǎng)殖水體；水質預測；Elman網絡；非線性系統(tǒng)

中圖分類號S951.2文獻標識碼

A文章編號0517-6611（2015）31-365-03

Application of Elman Neural Network in Aquaculture Water NH3N Prediction

WANG Xiang， HE Jixiang， SHE Lei et al

（Fisheries Research Institute， Anhui Academy of Agricultural Sciences， Hefei， Anhui 230031）

Abstract Elman artificial neural network model was developed to predict the change of water NH3N in aquaculture pond. The indexes including feed ration， dissolved oxygen in water， water temperature， air temperature， water turbidity， rainfall were recorded and chosen as the input variables， while the NH3N content in the corresponding pond was chosen as output variable. The above data were collected everyday from June to October in 2014. They were used to develop model in this test， and the data collected in November of 2014 were chosen to evaluate the developed model. The results showed that the changing trend of water NH3N in aquaculture pond could be simulated well by the model， the predictive absolute error mean was 0.016 mg/L， and R2 was 0.74. The prediction model based on Elman neural network had a strong ability to describe the nonlinear dynamic changes of NH3N content in aquaculture water， and it showed the good adaptability and accuracy in practical application.

Key words Aquaculture water； Water quality forecast； Elman neural network； Nonlinear system

水體中的氨氮是氮循環(huán)中的組成部分，其對水產養(yǎng)殖對象具有生物毒害 [1]。氨氮對水生生物的危害主要是指非離子氨，非離子氨進入水生生物體內后，對酶水解反應和膜穩(wěn)定性產生明顯影響，使其表現(xiàn)出呼吸困難、不攝食、抵抗力下降、驚厥、昏迷等現(xiàn)象，影響水生生物的生理、生化指標與生長狀況，嚴重時可導致養(yǎng)殖生物大批死亡，造成經濟損失[2]。因此，深入研究養(yǎng)殖水體中氨氮變化規(guī)律，準確預測其變化并將預測結果應用于指導生產過程，對提高養(yǎng)殖產品質量、提高養(yǎng)殖效益和防止魚病的發(fā)生具有重要意義。

池塘中氮主要來源于肥料和飼料，飼料中的氮有60%～70%被排泄到水體中，而進入水體中的氮一般以氨的形式存在。在正常條件下氨氮會通過亞硝化細菌轉化為亞硝酸鹽，在環(huán)境條件發(fā)生變化時硝酸鹽又會被兼性厭氧細菌還原為氨氮[3]。影響水體中氨氮濃度的因素很多，如pH、水溫、溶解氧、硝化細菌數(shù)量、化肥、農藥及抗生素使用都影響水中氨氮的變化，所以養(yǎng)殖水體中氨氮變化趨勢具有明顯的非線性，沒有直觀規(guī)律可循。而水體中氨氮變化涉及水化學、生物動力、微生物、氣象等諸多內容，其中某些變化原理人們還尚未認識清楚，很難從機理上建模。目前解決此類問題的代表性方法有GM（1，1）灰色模型[4-5]和BP神經網絡[6-7]，但也僅限于環(huán)境水體指標分析預測。理論和實踐顯示，當采集的原始數(shù)據(jù)呈指數(shù)規(guī)律變化時，灰色預測模型的預測精度較高，但對于序列變化不呈指數(shù)規(guī)律時，預測會出現(xiàn)較大偏差[8]；而BP神經網絡模型訓練速度過慢、外部噪聲敏感，預測結果呈現(xiàn)出不穩(wěn)定性。該研究選擇Elman網絡建立氨氮預測模型，通過采集和處理數(shù)據(jù)，訓練預測模型，把模擬輸出數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)比對分析，得出較為理想的結果，在實際應用中取得了較好的效果。

1Elman網絡原理

Elman網絡（Simple Recurrent Neural Network） 全稱簡單遞歸神經網絡，是在傳統(tǒng) BP 網絡的隱含層上增加一個承接層 ，作為內部延時， 達到記憶的效果，從而使系統(tǒng)具有廣泛的泛化能力。因此它可以反映系統(tǒng)歷史狀態(tài)信息，是一種有記憶功能的、體現(xiàn)歷史時間變化的神經網絡。與BP神經網絡簡單的靜態(tài)神經網絡相比，Elman網絡能夠更好地描述動態(tài)時變系統(tǒng)特性，從而更有效地實現(xiàn)復雜動態(tài)系統(tǒng)建模。

Elman 型神經網絡分為4層：輸入層、隱藏層、承接層和輸出層。輸入層和輸出層為信號的輸入和輸出，隱藏層為激發(fā)函數(shù) ，承接層用來儲存隱藏層上一次的輸出值。Elman模型結構見圖1。由圖1的 Elman 型神經網絡結構組成可知 ， 隱藏層的輸出和輸入都通過承接層的延遲和存儲。這種自聯(lián)方式使系統(tǒng)對歷史狀態(tài)的數(shù)據(jù)具有敏感性，網絡的內部反饋結構提高了模型處理動態(tài)信息的能力，從而達到了動態(tài)建模的目的。

2檢驗函數(shù)

為了對水體氨氮變化趨勢模擬輸出結果進行實測值對比檢驗， 該文采用均方誤差MSE（Mean Square Error）、絕對誤差AE（Absolute Error）、決定系數(shù)R2（Coefficient of Determination）等數(shù)據(jù)分析方法對Elman網絡的模擬精度進行了評價。上述誤差函數(shù)參考相關文獻[9]進行計算。

3數(shù)據(jù)采集

2014年6月28日～11月21日，在安徽省農業(yè)科學院崗集養(yǎng)殖基地選擇4個草魚苗種養(yǎng)殖塘口，養(yǎng)殖塘口均為長方形，220 m×45 m，東西向，塘口面積為9 900 m2。每天上午10：00對養(yǎng)殖水體水溫、氣溫、濁度、降雨量、pH、溶解氧、風速、日照、氨氮、亞硝酸鹽等14項指標進行數(shù)據(jù)分析和采集。同時記錄每個塘口水位、養(yǎng)殖品投放量、飼料投喂量、用藥量等生產日志。

3.1水質檢測

每個養(yǎng)殖塘口設置4個采樣點，用0.5 L采水器采集水面下0.5 m處水體，將采集水樣均勻混合后，進行水質檢測。用WGZ-1B數(shù)顯濁度儀測定濁度；用DZ-A多參數(shù)水質分析儀測定氨氮、亞硝酸鹽；用JPBJ-608型溶解氧測試儀測定溶解氧；用GDYS-101SV硫化物測定儀測定硫化物；用AZ8601PH測試儀測定pH。

3.2氣象記錄

在觀察點建設無線電子室外氣象站（德國TFA 35.1067 VEGA WS-1600IT IT），將風速傳感器安裝在離地面2 m高度處，將大氣溫濕度傳感器和雨量計傳感器安裝在離地面0 m高度處。每3 h自動記錄氣溫、濕度、氣壓、降雨量、風速。

4基于Elman網絡建立養(yǎng)殖水體氨氮預測模型

4.1建模樣本

根據(jù)水體中氨氮的產生過程和影響因子，項目組對觀察塘口記錄了氣溫、水溫、氣壓、光照、風速、投喂量、降雨量、濁度、pH、溶解氧、鹽度、氨氮、亞硝酸鹽、硝酸鹽等14項指標。本著模型的輸入量數(shù)據(jù)容易獲取原則，經過多元回歸分析后選取相關系數(shù)較高、易獲取的指標為模型輸入變量。最終該研究選擇2個參與細菌硝化作用的指標（飼料投喂量、溶解氧）和4個環(huán)境變化指標（水溫、氣溫、濁度、降雨量）共計6個因子作為模型的輸入變量，模型的輸出變量用水質監(jiān)測獲得的氨氮數(shù)據(jù)進行校正訓練。2014年6～10月采集分析的數(shù)據(jù)為建模樣本（n=126），11月采集分析的數(shù)據(jù)為預測樣本（n=20）。在網絡學習過程中，為便于網絡的訓練，以及更好地反映各因素之間的相互關系，在樣本使用前對樣本數(shù)據(jù)進行了歸一化處理：

X′i=Xi-XminXmax-Xmin

式中，Xi和X′i分別代表歸一化前后的第i個向量元素，Xmax和Xmin分別代表向量的最大和最小值。

4.2網絡參數(shù)的確定

Elman網絡主要由輸入層、隱藏層和輸出層及承接層構成。由于預測模型的建模樣本是由6個輸入變量和1個輸出變量構成，因此輸入層和輸出層的神經元個數(shù)分別為6和1。隱藏層神經元個數(shù)的選取由多種因素決定，目前沒有成熟的理論依據(jù)，只能根據(jù)設計者的經驗，通過多次試驗來確定。該研究對隱藏層神經元個數(shù)采用試錯法來確定。分別構建了隱藏層神經元個數(shù)從5～20的模型，由于輸入權值和閾值影響著神經網絡性能變化，所以每個模型訓練10次，分別記錄訓練結果的均方誤差MSE和決定系數(shù)R2。

由圖2和圖3可以看出，MSE和R2在初始階段隨著神經元個數(shù)的增加而分別增大和減小，當神經元個數(shù)超過10后，隨著其個數(shù)繼續(xù)增加，MSE和R2表現(xiàn)出相反的趨勢。這說明隱含層神經元個數(shù)過少時，模型會出現(xiàn)擬合不足，容錯性差，識別新樣本能力低等問題；隱藏層神經元個數(shù)過多則會增加模型的迭代次數(shù)和訓練時間，導致模型過度擬合，降低模型的泛化能力，從而造成模型預測能力下降，這與前人研究結果[10]一致。因此該研究將隱藏層神經元個數(shù)選為10。

4.3網絡訓練

該研究選用貝葉斯正則化算法訓練Elman網絡，將網絡權值均方與誤差均方的加權作為性能函數(shù)，在保證網絡均方誤差盡可能小的前提下，有效地控制網絡復雜程度的增加，從而獲得較好的泛化性能，提高網絡推廣能力。在MATLAB_R2012b環(huán)境下，調用newelm函數(shù)構建網絡，建模樣本按照7.0∶1.5∶1.5比例[11]分為88個訓練樣本、19個驗證樣本、19個測試樣本，傳遞函數(shù)設定為tansig函數(shù)，訓練函數(shù)設定為trainbr函數(shù)，權值自適應學習函數(shù)設定為learngdm函數(shù)，性能函數(shù)采用MSE。網絡學習速率0.01，學習速率增量因子為1.2，學習速率減小因子為0.6， 動量常數(shù)取1.1。網絡經過165次訓練，后構建了網絡結構為圖4所示的Elman網絡。

5結果與分析

5.1網絡預測能力分析

將預測樣本帶入訓練好的Elman網絡氨氮預測模型進行預測，結果見圖5。預測結果存在局部的高估或低估現(xiàn)象，但總體上模擬的氨氮濃度變化趨勢與實測值基本相同，實測和模擬的數(shù)值十分接近。網絡預測結果的絕對誤差AE的最大值為0.03，最小值為1.4×10-4，平均值為0.016；均方誤差MSE為5.2×10-4；決定系數(shù)R2為0.74。項目組利用BP網絡建立的預測模型決定系數(shù)R2為0.66，低于利用非線性自結合的時間序列網絡建立的水體氨氮濃度時間序列預測模型的決定系數(shù)0.74，說明預測模型模擬的精度和適用性都較高。

5.2網絡適應性驗證

構建Elman網絡氨氮預測模型數(shù)據(jù)源取自4號觀察塘口。將1、3、4號塘口的數(shù)據(jù)帶入以4號觀察塘口數(shù)據(jù)為建模樣本所構建的氨氮預測模型中進行預測，結果見表1。由表1可以看出，雖然1、2、3號塘口預測結果

誤差比4號塘口預測結果誤差大，但預測誤差均在該研究的誤差期望值內。根據(jù)研究，氨氮對鰱、鳙魚苗的半致死濃度

分別是1.106 mg/L和0.559 mg/L；草魚種最大允許氨氮濃度為0.099 mg/L[12]；雜交羅非魚最大允許氨氮濃度為0171 mg/L[13]；保持鯽魚堿性磷酸酶（AKP）和溶菌酶（LSZ）活力的氨氮臨界值分別為0.70、0.56 mg/L[14]。因為預測誤差的數(shù)量級遠小于養(yǎng)殖水體劃分的氨氮臨界值數(shù)量級，所以預測誤差對水體中氨氮的風險評判影響甚小。

6結論

養(yǎng)殖水體中氨氮的變化趨勢復雜多樣，該研究利用Elman網絡建立了養(yǎng)殖水體的氨氮時間序列預測模型，并對氨氮濃度變化趨勢進行了短期預測。結果表明：Elman網絡以其良好的非線性映射能力，在非線性的氨氮時間序列預測中有著較高的預測精度。該研究利用4號塘口數(shù)據(jù)構建的Elman網絡氨氮預測模型，在1、2、3號塘口進行了驗證，結果表現(xiàn)了模型在同一區(qū)域內有良好的適應性。

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