文献类型： 中文期刊
作者： 王印庚 1 ; 于永翔 1 ; 蔡欣欣 1 ; 张正 1 ; 王春元 1 ; 廖梅杰 1 ; 朱洪洋 1 ; 李昊 1 ;
作者机构： 1.中国水产科学研究院黄海水产研究所
关键词： 对虾;急性肝胰腺坏死病;预警数学模型;Deep;Forest算法;PYTHON语言
期刊名称： 渔业科学进展
ISSN： 2095-9869
年卷期： 2024 年 003 期
页码： 171-181
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 为预报池塘养殖凡纳对虾(Penaeus vannamei)急性肝胰腺坏死病(AHPND)的发生,自2020年开始,笔者对凡纳对虾养殖区开展了连续监测工作,包括与疾病发生相关的环境理化因子、微生物因子、虾体自身健康状况等18个候选预警因子指标,通过数据标准化处理后分析病原、宿主与环境之间的相关性,对候选预警因子进行筛选,基于Python语言编程结合Deep Forest、Light GBM、XGBoost算法进行数据建模和预测性能评判,仿真环境为Python2.7,以预警因子指标作为输入样本(即警兆),以对虾是否发病指标作为输出结果(即警情),根据输入样本和输出结果各自建立输入数据矩阵和目标数据矩阵,利用原始数据矩阵对输入样本进行初始化,结合函数方程进行拟合,拟合的源代码能利用已知环境、病原及对虾免疫指标数据对目标警情进行预测.最终建立了基于Deep Forest算法的虾体(肝胰腺内)细菌总数、虾体弧菌(Vibrio)占比、水体细菌总数和盐度的4维向量预警预报模型,准确率达89.00%.本研究将人工智能算法应用到对虾AHPND发生的预测预报,相关研究结果为对虾AHPND疾病预警预报建立了预警数学模型,并为对虾健康养殖和疾病防控提供了技术支撑和有力保障.
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