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    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在活魚運輸中水質(zhì)評價的應(yīng)用

    2019-08-10 03:46:59謝萬里蒲斌王濤尹紹武
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年4期
    關(guān)鍵詞:RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)評價BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    謝萬里 蒲斌 王濤 尹紹武

    摘要:如何在活魚運輸中對水質(zhì)進行全面評價進而實現(xiàn)水質(zhì)精準(zhǔn)調(diào)控是當(dāng)前亟需解決的問題。創(chuàng)新性地將反向傳播(back propagation,簡稱BP)和徑向基函數(shù)(radial basis function,簡稱RBF)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評估方法運用于活魚運輸中,并進行比較?;贕B3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》及專家調(diào)查問卷,建立活魚運輸水質(zhì)等級變化模型。比較不同訓(xùn)練函數(shù)及不同隱含層神經(jīng)元個數(shù)對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 ℃的自然運輸狀態(tài)下(未加麻醉劑MS-222),運輸超過2 h后已不能滿足漁業(yè)用水要求。雜交黃顙魚在密度為28.08 g/L、溫度為20 ℃的麻醉運輸水質(zhì)(加入麻醉劑MS-222)好于自然運輸狀態(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)可對活魚運輸中的水質(zhì)進行綜合評價,能夠突破傳統(tǒng)運輸水質(zhì)評價方法的局限性與單一性,對防止水質(zhì)惡化,實現(xiàn)活魚運輸水質(zhì)的精準(zhǔn)調(diào)控有重要意義。

    關(guān)鍵詞:活魚運輸;水質(zhì)評價;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);水質(zhì)評價模型

    中圖分類號:TP183? ?文獻標(biāo)志碼: A? 文章編號:1002-1302(2019)04-0134-05

    我國水產(chǎn)品種類繁多,其中魚類具有營養(yǎng)豐富、脂肪含量低的特點,其脂肪酸被證實有降糖、護心和防癌的作用[1-3]。近年來隨著鮮活水產(chǎn)品市場的擴大,運輸量也隨之持續(xù)增長,如香港鮮活水產(chǎn)品占水產(chǎn)市場總量的90%[4]。我國幅員遼闊,南北海岸線長,在長途運輸中,水質(zhì)惡化、活魚死亡現(xiàn)象(長距離運輸損耗率>10%[5])屢見不鮮[6-7]。活魚運輸中的水質(zhì)問題與酸堿度(pH值)、溶解氧(DO)濃度、氨氮(TAN)濃度具有緊密聯(lián)系[8]。在長途運輸中,當(dāng)水體DO值低于魚類窒息點時,魚類會因缺氧而大量死亡[9];當(dāng)pH值達10以上或4以下時,會損壞魚類呼吸器官的表皮細(xì)胞,進而影響魚呼吸[10-11];當(dāng)非離子氨進入魚體后,魚表現(xiàn)出呼吸困難、昏迷甚至死亡等現(xiàn)象[12]。在現(xiàn)代活魚運輸體系中,運輸水質(zhì)評價是水質(zhì)污染防控的重要環(huán)節(jié)之一[13]。運輸用水污染防治手段的選擇取決于魚的種類[14],如河川沙塘鱧(Odontobutis potamophila)缺乏肌間刺,不能有效保護身體[15-17];雜交黃顙魚(Hybrid yellow catfish)的胸鰭和背鰭上有帶鋸齒的硬刺[18-19],運輸中會刺傷其他個體,這些均可能引發(fā)不同程度的魚體應(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)評價將為運輸水質(zhì)的污染防控提供決策依據(jù)。如何在活魚運輸中對水質(zhì)進行合理評價以保證運輸水環(huán)境安全是一項亟需解決的問題。

    傳統(tǒng)的活魚運輸水質(zhì)評價往往采用線性函數(shù)模型或單因素評價方法,而運輸水環(huán)境是各因素交錯構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng),傳統(tǒng)方法不能全面地對水質(zhì)進行綜合評價[23]。與傳統(tǒng)的方法不同,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,簡稱ANN)[24-25]通過模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中信號的輸入、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)值進行計算,具有較強的非線性切分能力,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)對水體中的溶解氧濃度進行了預(yù)測,結(jié)果顯示,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度高,可對溶解氧濃度進行預(yù)測[26]。陳怡用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價方法對成都市中心城區(qū)三河水質(zhì)進行評價[27]。但目前為止,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用到活魚運輸水質(zhì)評價上的研究尚未見報道。

    本研究以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),建立活魚運輸水質(zhì)評價模型,以期為活魚運輸用水的科學(xué)管理提供理論參考。

    1 材料與方法

    1.1 試驗材料

    以河川沙塘鱧與雜交黃顙魚為試驗材料,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,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,給雜交黃顙魚投喂魚苗微粒子飼料(山東升索漁用飼料研究中心)2次(08:00、17:00各1次),正式試驗前停食2 d,確定健康無病后進行試驗。

    1.2 試驗方法

    河川沙塘鱧組(未加麻醉劑):試驗于2017年6月3日在南京師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院進行,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),模擬運輸密度為6.26 g/L,模擬運輸9 h,溫度控制在20 ℃,運輸初始環(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)測定儀(multi340i,WTW,德國)測定水體DO值與pH值,用水樣瓶(500 mL)取水樣50 mL,用氨氮測定儀(Hi96715,HANNA,意大利)測定水樣氨氮值,并記錄。

    雜交黃顙魚組(C0為對照組未加麻醉劑,C1~C5組加入麻醉劑):試驗于2017年5月9日在南京市水產(chǎn)科學(xué)研究所祿口基地進行,運輸密度為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的小盆中,根據(jù)白艷龍等的方法[28-29],記錄入麻時間(魚進入盆內(nèi)到魚呼吸頻率幾乎為零,側(cè)翻于水面的時間)、復(fù)蘇時間(放入清水中,恢復(fù)正常呼吸頻率的時間)、存活率。去除不能使魚體麻醉或使魚致死的濃度,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,以尼龍袋膨脹無凹癟為度。將裝有魚的氧氣袋放入轉(zhuǎn)速為70 r/min,溫度為20 ℃的搖床內(nèi),進行模擬運輸。試驗時間為07:40—15:40。試驗期間,每隔2 h從搖床中取出氧氣袋1次,用多功能水質(zhì)測定儀(multi340i,WTW,德國)測定水體DO值與pH值,用水樣瓶(500 mL)取水樣50 mL,用氨氮測定儀(Hi96715,HANNA,意大利)測定水樣氨氮值,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)誤差達到預(yù)先設(shè)定好的期望值時,視作網(wǎng)絡(luò)收斂[31]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含以下幾個步驟。

    (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)一樣進行訓(xùn)練,其本質(zhì)是將樣本值從一個空間轉(zhuǎn)移到另一個空間,輸入層到隱含層之間沒有權(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)元個數(shù),并動態(tài)調(diào)整節(jié)點中心、標(biāo)準(zhǔn)差及權(quán)值,把輸入樣本映射到另一個空間,經(jīng)過線性組合后形成網(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[35]作為水質(zhì)評價標(biāo)準(zhǔn)(表1),通過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),隨機生成500個訓(xùn)練樣本。為加快收斂必須對數(shù)據(jù)進行歸一化處理,特別是在用梯度下降法尋求最優(yōu)解時,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,xmin、xmax、ymin、ymax分別是水質(zhì)指標(biāo)和水質(zhì)等級的最小值和最大值。

    函數(shù)mapminmax逐行地對數(shù)據(jù)進行標(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個直接關(guān)系活魚運輸中死亡率的指標(biāo)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。對于河川沙塘鱧組,為連續(xù)9 h的試驗數(shù)據(jù)。對于雜交黃顙魚組,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,雜交黃顙魚對外界刺激作出正常反應(yīng),游動靈敏;在濃度為65 mg/L時,雜交黃顙魚不能完全進入麻醉狀態(tài),游動緩慢,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,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個包含3層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),只要隱含層節(jié)點數(shù)足夠多,便能夠?qū)θ我夥蔷€性函數(shù)進行逼近,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)元個數(shù)的確定沒有固定公式,若隱含層的神經(jīng)元個數(shù)太少,則網(wǎng)絡(luò)的精度不夠,容錯能力較差;若隱含層神經(jīng)元個數(shù)太多,又會出現(xiàn)“過擬合”現(xiàn)象。因此本研究采用試錯法來確定隱含層節(jié)點數(shù)。

    由表4所示,當(dāng)隱含層的節(jié)點數(shù)為7個時,網(wǎng)絡(luò)的均方誤差(mean-square error,簡稱MSE)最小,因此本研究選擇隱含層的神經(jīng)元個數(shù)為7個。

    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)元個數(shù)由網(wǎng)絡(luò)在迭代過程中自適應(yīng)確定。采用Matlab 2014a工具函數(shù)newrb來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),每次迭代增加1個隱含層神經(jīng)元,直到達到目標(biāo)誤差或達到最大隱含層神經(jīng)元個數(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)值計算軟件(Matlab 2014a)的工具函數(shù)newff來建立網(wǎng)絡(luò)模型,其中學(xué)習(xí)率與動量因子為網(wǎng)絡(luò)自動調(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)元個數(shù)為3個,隱含層神經(jīng)元個數(shù)為7個,輸出層神經(jīng)元個數(shù)為1個。網(wǎng)絡(luò)最小誤差為8.88×10-9,迭代到193步時達到期望誤差。

    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)元個數(shù)為88個時,達到期望誤差5.57×10-7(表7)。

    4 結(jié)果與分析

    4.1 河川沙塘鱧運輸水質(zhì)評價結(jié)果

    由表8可知,在選取的5個點中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有誤判,網(wǎng)絡(luò)預(yù)測整體良好。

    由表9可知,在選取的5個點中,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有1個點出現(xiàn)誤判,網(wǎng)絡(luò)預(yù)測整體良好。

    通過2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與單因素評價結(jié)果對比,綜合分析水質(zhì)的變化情況,水質(zhì)等級越高,表示水質(zhì)污染越嚴(yán)重。單因素評價選取溶解氧作為評價指標(biāo)。河川沙塘鱧組、雜交黃顙魚組評價結(jié)果分別見表10、表11。

    4.2 雜交黃顙魚運輸水質(zhì)評價結(jié)果

    通過比較發(fā)現(xiàn),無論是河川沙塘鱧組還是雜交黃顙魚組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。對于河川沙塘鱧,單因素評價方法與2種網(wǎng)絡(luò)的輸出有9不同;對于雜交黃顙魚,麻醉組的水質(zhì)等級整體低于對照組。

    5 討論

    水質(zhì)評價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)的單因素評價方法是一種悲觀的水質(zhì)評價方法,時常片面評價水質(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)首次建立了活魚運輸水質(zhì)變化模型。結(jié)果表明,BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度較單因素評價方法高,擁有較強的泛化能力,且這2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評價結(jié)果完全一致,說明將其用于綜合評價實際的活魚運輸水質(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)元個數(shù),隱含層神經(jīng)元個數(shù)選取的好壞直接影響網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度[44],因此本研究采用試錯法來確定隱含層神經(jīng)元的個數(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,對于過參數(shù)化問題不敏感,能有效處理冗余參數(shù)問題,使代價函數(shù)陷入局部極小值的機會大大減小[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)測精度,因此本研究采用試錯法來選取spread的最優(yōu)值。

    對于河川沙塘鱧組,試驗結(jié)果顯示,運輸2 h后已不能滿足漁業(yè)用水標(biāo)準(zhǔn),運輸5 h后水質(zhì)持續(xù)保持在V類,說明污染等級很高,污染已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)。河川沙塘鱧運輸過程中,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)激強烈[15-16]。對于雜交黃顙魚組,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出顯示,麻醉組的水質(zhì)等級總體上好于未加麻醉劑的對照組。隨著麻醉劑濃度的增高,水質(zhì)整體變好。加入麻醉劑后,雜交黃顙魚運輸超過2 h仍有可能保持較好的水質(zhì),而未加入麻醉劑的對照組,雜交黃顙魚在運輸2 h后,水質(zhì)等級已超過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。本研究對活魚運輸水質(zhì)進行評價,并將結(jié)果作為運輸水質(zhì)等級的劃分依據(jù),最大限度地克服了人為的主觀臆斷,使評價具有客觀通用性,但網(wǎng)絡(luò)輸出通常受評價指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值和評價指標(biāo)上下限極值范圍的影響,如何確立活魚運輸水質(zhì)更為合理的標(biāo)準(zhǔn)值與極限值還有待進一步研究。

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