经验丰富的65锰钢板批发商

				 


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	养殖水质恶化是诱导水产品疾病爆发甚至大批量死亡的首要因素,而养殖水质受多种因素影响,参数间作用机理复杂,导致水质精准预测预警一直是水产养殖业亟需解决的棘手难题。本文以水产养殖中河蟹养殖水质关键参数溶解氧和pH值为研究对象,采用信号处理技术、群集智能计算和机器学习技术,研究了基于计算智能的水产养殖水质预测预警方法,具体如下：(1)水产养殖水质因子及其影响分析。针对水产养殖水体水质参数多、互相作用机理复杂、水质参数间的作用关系及参数自身的变化规律难以分析等问题,提出了基于系统动力学和能量守恒的水质参数互相作用关系方法,建立了溶解氧、


	 pH值、水温等水质参数系统动力学模型,阐明了水产养殖水质关键参数互相作用的关系。研究表明,该方法是适用于水产养殖水质参数定性的多因素分析方法。(2)水产养殖水质数据预处理方法研究。针对监测的水质数据中存在数据缺失和噪声影响预测预警方法性能的问题,提出了简单实用的养殖水质数据修复、降噪与特征提取方法。通过线性插值法,相似数据的水平和垂直处理均值法对数据进行修复；采用改进小波分析方法对水质数据进行降噪和特征提取处理。在相同条件下,与其他方法相比,改进小波分析的降噪方法,其评价指标SNR提高了18.93%,BIAS和RMS分别下降了96.15%和33.76%。结果表明,该方法能够满足养殖水质数据净化的要求,为养殖水质信号降噪和特征提取提供一条新手段。(3)基于改进蚁群算法优化小二乘支持向量回归机(ACO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法不适于小样本、高维数、参数优化受人为主观因素影响大等问题,提出了基于ACO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测方法。该方法通过基于“探测”思想的局部精细搜索和信息素动态更新思想,改进了蚁群优化算法,实现了LSSVR模型  参数自动获取,构建了ACO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板


	与BPNN相比,该方法的RMSE.运行时间t分别降低了67.9%和2.3464s。结果表明,该方法不仅克服了传统方法的缺陷,而且能够基本满足水产养殖溶解氧预测的需要。(4)基于改进粒子群算法优化小二乘支持向量回归机(IPSO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法收敛速度慢、预测精度低的问题,提出了IPSO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测模型。该方法通过惯性权重自适应动态更新策略,改进了粒子群算法(IPSO),实现了LSSVR模型组合参数优化过程中的精细搜索,构建了IPSO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板


	 



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	探索协调农学、经济和环境友好的农业可持续发展道路,对保障粮食和资源环境具有重要意义。但是当前缺乏对区域尺度农田活性氮损失与氮肥利用率定量化研究。本文在文献数据的收集结合多年多点田间试验结果的基础上,明确我国三大粮食作物区域活性氮损失特征和影响因素,以及建立活性氮损失的估算模型,  了解区域农田氮肥利用率情况及其影响因素。取得的主要结果如下：1.全国主要粮食作物农田N淋洗损失  ,N2O排放损失小。65锰钢板


	 N淋洗(水稻包括径流)损失量和损失率分别为27.2kg N ha-1和12.6%,NH3挥发损失量和损失率分别平均为20.7kg N ha-1和11.2%,N20排放损失量和损失率平均为1.86kg N ha-1和1.0%。2.活性氮损失区域间差异显著。N2O排放损失途径中：南方冬小麦损失较大,损失量和损失率分别为3.46kg N ha-1和1.92%。N淋洗(水稻包括径流)损失途径中：长江流域单季稻、华北冬小麦和夏玉米的损失较大,损失量分别为16.8、34.1和58.3kg N ha-1,损失率分别为4.5%、15.6%和124.9%。NH3挥发途径损失中：华南晚稻、南方冬小麦和华北夏玉米较大,损失量分别为54.9、13.1和15.0kg N ha-1、损失率分别为35.2%、9.2%和8.5%。65锰钢板


	 




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	自改革开放以来,高速工业化在拉动GDP快速增长的同时也衍生出各种环境问题,如何同时兼顾环保责任与盈利成为当代企业管理者必须加以面对的挑战。与此相呼应,理论界涌现出整合环保责任与创新、致力于追求企业与环境双赢的“生态创新”概念。Porter和他的同事从理论上论述了生态创新实现双赢的核心逻辑：企业环境污染是资源利用效率低下的表现,设计合理的环保规制能激发企业(生态)创新,这样既降低了环境污染又了企业效率,这就是的“波特假设”。65锰冷轧钢板


	围绕波特假设展开的实证研究分为三个阵营：一是研究规制对生态创新的影响(生态创新的前因或“弱波特假设”)；二是研究生态创新对企业绩效的影响(生态创新的后果)；三是研究生态创新在规制与企业绩效二者之间的中介作用(生态创新的前因与后果或“强波特假设”)。通过深入的文献阅读,我们发现企业层面波特假设的实证研究还存在以下理论缺口：  ,前因研究方面不重视非规制制度和不同制度维度的交互对生态创新的影响以及企业高管在感知、诠释制度压力和应对战略选择过程中所扮演的角色。第二,后果研究方面忽视生态创新的象征性绩效(如合法性)及其对实质性绩效(如财务绩效)的转化机制。第三,前因后果研究方面未从更细致的层面来探讨强波特假设成立的逻辑,忽视不同规制对不同生态创新及不同企业绩效的影响差异。有鉴于此,本文依据组织合法性理论,围绕波特假设深入剖析了利益相关者环保导向(表征制度压力)、生态创新与企业绩效三者之间的关系,以填补现有理论缺口。


	围绕这一核心问题我们设计了四个子研究加以分析。子研究一和子研究二分别以案例和大样本实证拓展了“弱波特假设”的内涵和边界,推进了生态创新的前因研究。子研究一通过单案例识别了企业生态创新的两大驱动因素：外部利益相关者环保导向和内部高管环保意识,前者包括政府环保导向、客户环保导向和竞争者环保导向,后者包括高管环保收益意识和高管环保风险意识。子研究二从组织合法性认知视角对子研究一得出的结论进行了演绎并提出了具体假设,深入探讨三种利益相关者环保导独立及交互对生态创新的影响,以及高管环保意识对二者关系的中介和调节作用。65锰冷轧钢板


	 

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