[發明專利]一種小型養殖魚池水下分級捕撈裝置及方法有效
| 申請號： | 202211048559.2 | 申請日： | 2022-08-30 |
| 公開（公告）號： | CN115211410B | 公開（公告）日： | 2023-06-02 |
| 發明（設計）人： | 鄒志勇;吳清松;許麗佳;陳杰;饒勇;劉超;王玉超;趙永鵬;黃鵬;唐座亮;陳章;文華;查光 | 申請（專利權）人： | 四川農業大學;四川漁光物聯技術有限公司 |
| 主分類號： | A01K74/00 | 分類號： | A01K74/00;A01K61/95;G06Q10/04;G06Q50/02;G06F17/18;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京正華智誠專利代理事務所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 周蕓嬋 |
| 地址： | 611130 四*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 小型 養殖 魚池 水下 分級 捕撈 裝置 方法 | ||
1.一種利用小型養殖魚池水下分級捕撈裝置對養殖魚池內魚存活率進行預測的方法，所述小型養殖魚池水下分級捕撈裝置包括捕撈箱，所述捕撈箱的上端和下端均開口，所述捕撈箱的下端從下至上依次設置有多級捕撈網，每級捕撈網的目數從下至上依次增大，所述捕撈箱的上端設置有攔網，每級所述捕撈網和攔網的邊沿均設置有牽拉繩，所述牽拉繩的兩端分別固定在從動輥和主動輥上；
所述從動輥和主動輥分別轉動設置在捕撈箱的兩端，所述主動輥和從動輥的轉軸上均設置有驅動電機，所述驅動電機安裝在捕撈箱上；所述捕撈網上設置的牽拉繩的長度大于捕撈網的長度，使得牽拉繩在捕撈網端部上設置便于魚進入捕撈箱的間隙；
所述捕撈箱上端的四個角上均設置有鏈條，四根所述鏈條均固定在稱重裝置上，所述稱重裝置設置在捕撈裝置上；
其特征在于，包括以下步驟：
S1：將目標魚的餌料投放到分級捕撈裝置內，驅動從動輥纏繞收起所有捕撈網，并使牽拉繩形成的間隙完全暴露；
S2：目標魚經過餌料的誘惑，從捕撈箱的底部進入捕撈箱內，當捕撈箱內有足夠的目標魚后，驅動主動輥轉動，牽拉繩牽拉對應目數的捕撈網封堵捕撈箱的下端，使目標魚困在捕撈箱內，比目標魚小的魚類從捕撈網的孔洞跑出；
S3：捕撈裝置將裝有目標魚的捕撈箱從水中拉出，稱量此養殖魚池捕撈出的魚的重量S，
S4：分級捕撈裝置每捕撈一個養殖魚池均稱量一次魚的重量S，根據魚的重量和此次捕撈時理想條件下魚的重量s計算存活的條數h：h＝S/s；
S5：利用存活的條數h計算養殖魚池的存活率SAI：
其中，I為魚養殖的天數，N為起始放入養殖魚池的魚數量，k為理想條件下魚全部死亡所需的天數；
S6：選取N個養殖魚池中不同養殖天數的存活率以及水質參數作為魚存活率預測的樣本集，得到N個養殖魚池的數據信息矩陣XN；
其中，x11、x21、···、xN1為N個養殖魚池中的水質參數，x12、x22、···、xN2為N個養殖魚池中第T1天捕撈的魚的存活率，x13、x23、···、xN3為N個養殖魚池中第T2天捕撈的魚的存活率；x14、x24、···、xN4為N個養殖魚池中第T3天捕撈的魚的存活率，x15、x25、···、xN5為N個養殖魚池中第T4天捕撈的魚的存活率，x16、x26、···、xN6為N個養殖魚池中第T5天捕撈的魚的存活率；T5＞T4＞T3＞T2＞T1；
S7：在樣本集的N個養殖魚池中選擇M個養殖魚池作為訓練樣本集，N-M個養殖魚池作為測試樣本集，N＞M；得到訓練樣本集的數據信息矩陣XM、測試樣本集的數據信息矩陣XN-M；
S8：建立魚生存活力的指數信息y，在N個養殖魚池中選擇M個養殖魚池的魚生存活力指數信息作為訓練樣本集的魚生存活力的向量信息yM，選擇N-M個養殖魚池的魚生存活力指數信息作為測試樣本集的魚生存活力的向量信息yN-M；
S9：提取出每個養殖魚池的數據信息矩陣，計算單位向量使θ達到最大，得到養殖魚池中存活率、水質參數和魚生存活力的指數信息之間相關的權重ω1；
X1＝[x11?x21…xM1]T
X2＝[x12?x22…xM2]T
X3＝[x13?x23…xM3]T
X4＝[x14?x24…xM4]T
X5＝[x15?x25…xM5]T
X6＝[x16?x26…xM6]T
t1＝X1ω11+X2ω12+...+y6ω16
其中，T為轉置，θ為養殖魚池數據信息矩陣權重的分值，t1為養殖魚池的存活率、水質參數和魚生存活力的指數信息之間帶權重的線性組合，X為任一養殖魚池的數據信息矩陣；
S10：建立魚生存活力指數的PLSR回歸模型：
其中，α為養殖魚池的數據信息的回歸系數向量；β是魚生存活力的指數信息的回歸系數向量，
S11：以回歸系數向量α和權重ω1建立魚存活率的預測回歸方程fi：
fi＝XMαω1
將數據信息矩陣XM代入預測回歸方程fi中，計算出預測回歸方程fi的系數，得到預測回歸方程fi：
fi＝aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+fX6
其中，a、b、c、d、e和f均為系數；
S12：將測試樣本集的數據信息矩陣XN-M輸入預測回歸方程fi中，得到測試樣本集中每個養殖魚池預測的魚的活力指數fN-M：
fN-M＝XN-Mαω1
S13：利用測試樣本集計算預測的魚的活力指數的決定系數R2和均方根誤差RMSE：
其中，yi為測試樣本集中養殖魚池魚的真實生存活力指數，為測試樣本集魚的真實生存活力指數的平均值，i為測試樣本集中任一養殖魚池；
S14：將決定系數R2和均方根誤差RMSE分別與決定系數閾值R閾值和均方根誤差閾值RMSE閾值進行比較：
若R2≥R閾值，且RMSE＜RMSE閾值，則判定求得的預測回歸方程fi滿足要求；否則，返回步驟S11，修正系數a、b、c、d、e和f，再利用測試樣本集執行步驟S12-S14，直到求得的預測回歸方程fi滿足步驟S14的要求。
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