人工神经网络在活鱼运输中水质评价的应用

谢万里　蒲斌　王涛　尹绍武

摘要：如何在活鱼运输中对水质进行全面评价进而实现水质精准调控是当前亟需解决的问题。创新性地将反向传播（back propagation，简称BP）和径向基函数（radial basis function，简称RBF）人工神经网络的评估方法运用于活鱼运输中，并进行比较。基于GB3838—2002《地表水环境质量标准》及专家调查问卷，建立活鱼运输水质等级变化模型。比较不同训练函数及不同隐含层神经元个数对BP神经网络的影响。结果表明，河川沙塘鳢在密度为6.26 g/L、温度为20 ℃的自然运输状态下（未加麻醉剂MS-222），运输超过2 h后已不能满足渔业用水要求。杂交黄颡鱼在密度为28.08 g/L、温度为20 ℃的麻醉运输水质（加入麻醉剂MS-222）好于自然运输状态下（未加麻醉剂MS-222）的水质。采用BP或RBF神经网络可对活鱼运输中的水质进行综合评价，能够突破传统运输水质评价方法的局限性与单一性，对防止水质恶化，实现活鱼运输水质的精准调控有重要意义。

关键词：活鱼运输;水质评价;BP神经网络;RBF神经网络;水质评价模型

中图分类号：TP183   文献标志码： A  文章编号：1002-1302（2019）04-0134-05

我国水产品种类繁多，其中鱼类具有营养丰富、脂肪含量低的特点，其脂肪酸被证实有降糖、护心和防癌的作用[1-3]。近年来随着鲜活水产品市场的扩大，运输量也随之持续增长，如香港鲜活水产品占水产市场总量的90%[4]。我国幅员辽阔，南北海岸线长，在长途运输中，水质恶化、活鱼死亡现象（长距离运输损耗率>10%[5]）屡见不鲜[6-7]。活鱼运输中的水质问题与酸碱度（pH值）、溶解氧（DO）浓度、氨氮（TAN）浓度具有紧密联系[8]。在长途运输中，当水体DO值低于鱼类窒息点时，鱼类会因缺氧而大量死亡[9];当pH值达10以上或4以下时，会损坏鱼类呼吸器官的表皮细胞，进而影响鱼呼吸[10-11];当非离子氨进入鱼体后，鱼表现出呼吸困难、昏迷甚至死亡等现象[12]。在现代活鱼运输体系中，运输水质评价是水质污染防控的重要环节之一[13]。运输用水污染防治手段的选择取决于鱼的种类[14]，如河川沙塘鳢（Odontobutis potamophila）缺乏肌间刺，不能有效保护身体[15-17];杂交黄颡鱼（Hybrid yellow catfish）的胸鳍和背鳍上有带锯齿的硬刺[18-19]，运输中会刺伤其他个体，这些均可能引发不同程度的鱼体应激[20-22]，加速呼吸代谢，污染水质，因此更加精准的水质评价将为运输水质的污染防控提供决策依据。如何在活鱼运输中对水质进行合理评价以保证运输水环境安全是一项亟需解决的问题。

传统的活鱼运输水质评价往往采用线性函数模型或单因素评价方法，而运输水环境是各因素交错构成的复杂系统，传统方法不能全面地对水质进行综合评价[23]。与传统的方法不同，人工神经网络（artificial neural network，简称ANN）[24-25]通过模拟生物神经网络中信号的输入、传递、激活，依照大量的人工神经元相互连接，不断调整神经元之间的权值进行计算，具有较强的非线性切分能力，图1为人工神经网络模型。张垒等利用人工神经网络对水体中的溶解氧浓度进行了预测，结果显示，神经网络预测精度高，可对溶解氧浓度进行预测[26]。陈怡用人工神经网络评价方法对成都市中心城区三河水质进行评价[27]。但目前为止，将人工神经网络用到活鱼运输水质评价上的研究尚未见报道。

本研究以神经网络为基础，建立活鱼运输水质评价模型，以期为活鱼运输用水的科学管理提供理论参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

以河川沙塘鳢与杂交黄颡鱼为试验材料，均取自江苏省南京市水产科学研究所禄口基地。选取2龄活体河川沙塘鳢，体湿质量为（41±5.30） g;选取人工繁殖的同一批杂交黄颡鱼，体湿质量为（28±5.26） g，均暂养于南京市水产科学研究所饲养池内，池内DO值>5.0 mg/L，自然光照，饲养培育3周。每天给河川沙塘鳢投喂小杂鱼，给杂交黄颡鱼投喂鱼苗微粒子饲料（山东升索渔用饲料研究中心）2次（08：00、17：00各1次），正式試验前停食2 d，确定健康无病后进行试验。

1.2 试验方法

河川沙塘鳢组（未加麻醉剂）：试验于2017年6月3日在南京师范大学生命科学学院进行，气温18～29 ℃，将河川沙塘鳢放入塑料泡沫箱（24.3 cm×24.3 cm×11.1 cm）中，随后将塑料泡沫箱置于摇床上（转速为70 r/min），模拟运输密度为6.26 g/L，模拟运输9 h，温度控制在20 ℃，运输初始环境：氨氮浓度为0 mg/L，溶解氧浓度为8.33 mg/L，pH值为8.01，自然光照，每隔15～30 min用多功能水质测定仪（multi340i，WTW，德国）测定水体DO值与pH值，用水样瓶（500 mL）取水样50 mL，用氨氮测定仪（Hi96715，HANNA，意大利）测定水样氨氮值，并记录。

杂交黄颡鱼组（C0为对照组未加麻醉剂，C1～C5组加入麻醉剂）：试验于2017年5月9日在南京市水产科学研究所禄口基地进行，运输密度为28.08 g/L，气温18～29 ℃，称取0、0.100、0.200、0.325、0.400、0.450、0.475、0.500、0.550 g MS-222麻醉剂及等量碳酸氢纳，加入5 L池塘水中，配制成浓度为0、20、40、65、80（C1）、90（C2）、95（C3）、100（C4）、110 mg/L（C5）的麻醉剂，分别倒入盛有杂交黄颡鱼的小盆中，根据白艳龙等的方法[28-29]，记录入麻时间（鱼进入盆内到鱼呼吸频率几乎为零，侧翻于水面的时间）、复苏时间（放入清水中，恢复正常呼吸频率的时间）、存活率。去除不能使鱼体麻醉或使鱼致死的浓度，将其余浓度的麻醉剂倒入不同的氧气袋中，充入纯氧，迅速打包，以尼龙袋膨胀无凹瘪为度。将装有鱼的氧气袋放入转速为70 r/min，温度为20 ℃的摇床内，进行模拟运输。试验时间为07：40—15：40。试验期间，每隔2 h从摇床中取出氧气袋1次，用多功能水质测定仪（multi340i，WTW，德国）测定水体DO值与pH值，用水样瓶（500 mL）取水样50 mL，用氨氮测定仪（Hi96715，HANNA，意大利）测定水样氨氮值，并记录。

1.3 BP神经网络算法原理

反向传播（back propagation，简称BP）神经网络是人工神经网络应用最广泛的网络之一，是信号正向传播，误差反向传播的神经网络，包含输入层、隐藏层、输出层。通过不断调整权值和阈值，不断逼近期望输出[30]，当误差達到预先设定好的期望值时，视作网络收敛[31]。BP神经网络包含以下几个步骤。

（1）确定网络的输入X（x1，x2，…，xn）与输出Y（y1，y2，…，ym）以及隐含层节点数。初始化系统的连接权值wij和wjk、阈值ai、bk、学习速率和激活函数，常见的激活函数 Sigmoid如下，其中x是激活函数的输入。

（9）判断误差是否满足要求，满足则判定网络收敛，不满足返回步骤（2），进行下一步迭代。

1.4 径向基函数神经网络算法原理

径向基函数（radial basis function，简称RBF）神经网络是前向网络，包含3层，分别为输入层、隐藏层、输出层[32]。RBF神经网络不需要像BP神经网络一样进行训练，其本质是将样本值从一个空间转移到另一个空间，输入层到隐含层之间没有权值，径向基函数一般为高斯函数。与BP神经网络不同的是，RBF根据预设网络误差不断地添加隐含层神经元个数，并动态调整节点中心、标准差及权值，把输入样本映射到另一个空间，经过线性组合后形成网络输出，得到逼近的结果[33]。

2 人工神经网络模型的建立

2.1 样本的生成与预处理

本研究以GB 3838—2002《地表水环境质量标准》[34]及专家经验[35]作为水质评价标准（表1），通过Matlab 2014a的Linspace函数等隔均匀分布方式内插水质指标标准数据，随机生成500个训练样本。为加快收敛必须对数据进行归一化处理，特别是在用梯度下降法寻求最优解时，很有可能走“之”字型路线（垂直等高线走），导致网络模型需要迭代很多次才能收敛[36-37]。本研究采用Matlab 2014a的自带工具函数mapminmax进行样本归一化。mapminmax的数学公式为

式中：x是水质指标，y是水质等级，xmin、xmax、ymin、ymax分别是水质指标和水质等级的最小值和最大值。

函数mapminmax逐行地对数据进行标准化处理，将每行数据分别标准化到区间[ymin，ymax]内，如果某行的数据全部相同，此时xmax=xmin，则Matlab内部执行y=ymin。其中xmax、xmin分别是训练样本的最大值、最小值。

2.2 BP神经网络输入层与输出层的确定

本研究选取DO、TAN、pH值3个直接关系活鱼运输中死亡率的指标作为人工神经网络的输入。对于河川沙塘鳢组，为连续9 h的试验数据。对于杂交黄颡鱼组，首先确定所需麻醉剂浓度，由表2可知，在浓度为20、40 mg/L时，杂交黄颡鱼对外界刺激作出正常反应，游动灵敏;在浓度为65 mg/L时，杂交黄颡鱼不能完全进入麻醉状态，游动缓慢，身体可较好地保持平衡，因此神经网络的输入去掉20、40、65 mg/L麻醉剂浓度。

神经网络的输出为水质分类等级，将其映射在[0，1]区间内（表3）。

2.3 BP神经网络传递函数的确定

不同的传递函数，具有不同的泛化能力[38-39]。根据实际水质情况，隐含层选取Sigmoid函数，输出层选取purelin函数作为传递函数。

2.4 BP神经网络隐含层的构建

根据Kolmogorov定理[40-41]的描述，1个包含3层的BP神经网络，只要隐含层节点数足够多，便能够对任意非线性函数进行逼近，因此本研究设定网络层数为3层。目前隐含层神经元个数的确定没有固定公式，若隐含层的神经元个数太少，则网络的精度不够，容错能力较差;若隐含层神经元个数太多，又会出现“过拟合”现象。因此本研究采用试错法来确定隐含层节点数。

由表4所示，当隐含层的节点数为7个时，网络的均方误差（mean-square error，简称MSE）最小，因此本研究选择隐含层的神经元个数为7个。

2.5 径向基函数神经网络模型的建立

RBF神经网络的输入与输出以及样本的预处理与BP神经网络一致。隐含层的神经元个数由网络在迭代过程中自适应确定。采用Matlab 2014a工具函数newrb来构建神经网络，每次迭代增加1个隐含层神经元，直到达到目标误差或达到最大隐含层神经元个数为止。隐含层的传递函数为高斯函数（Radbas），输出层的传递函数为线性函数（purelin）。RBF神经网络依然采用3层结构，即输入层、隐含层、输出层。

3 网络模型的训练

3.1 BP神经网络训练函数的确定

BP神经网络训练函数的选取尤为重要，训练函数如果选取不当，则网络的收敛速度会很慢，并且容易陷入局部最优解[42]。因此本研究比较分析选取不同训练函数时的网络性能，结果（表5）显示，采用L-M（Levenberg Marquardt）算法[43]（即Matlab中trainlm函数）的网络误差最小。

3.2 BP神经网络的训练

本研究采用数值计算软件（Matlab 2014a）的工具函数newff来建立网络模型，其中学习率与动量因子为网络自动调节，不需指定。训练结果（表6）显示，最佳网络结构为3-7-1，即输入层神经元个数为3个，隐含层神经元个数为7个，输出层神经元个数为1个。网络最小误差为8.88×10-9，迭代到193步时达到期望误差。

3.3 RBF神经网络的训练

RBF神经网络径向基函数的半径为20，网络的最大神经元个数为88个时，达到期望误差5.57×10-7（表7）。

4 结果与分析

4.1 河川沙塘鳢运输水质评价结果

由表8可知，在选取的5个点中，BP神经网络没有误判，网络预测整体良好。

由表9可知，在选取的5个点中，RBF神经网络只有1个点出现误判，网络预测整体良好。

通过2种神经网络模型与单因素评价结果对比，综合分析水质的变化情况，水质等级越高，表示水质污染越严重。单因素评价选取溶解氧作为评价指标。河川沙塘鳢组、杂交黄颡鱼组评价结果分别见表10、表11。

4.2 杂交黄颡鱼运输水质评价结果

通过比较发现，无论是河川沙塘鳢组还是杂交黄颡鱼组RBF神经网路和BP神经网络输出结果完全一致。对于河川沙塘鳢，单因素评价方法与2种网络的输出有9不同;对于杂交黄颡鱼，麻醉组的水质等级整体低于对照组。

5 讨论

水质评价存在很多不确定因素，这些不确定因素与水质的恶化存在一定的联系。传统的单因素评价方法是一种悲观的水质评价方法，时常片面评价水质，不可以综合利用水环境，降低了水环境的使用功能[23]。本研究利用BP、RBF神经网络首次建立了活鱼运输水质变化模型。结果表明，BP、RBF神经网络的预测精度较单因素评价方法高，拥有较强的泛化能力，且這2种神经网络模型的评价结果完全一致，说明将其用于综合评价实际的活鱼运输水质是可行的。人工神经网络具有客观性[33]，克服了传统方法的局限性。

BP神经网络需要人为确定隐含层的神经元个数，隐含层神经元个数选取的好坏直接影响网络的预测精度[44]，因此本研究采用试错法来确定隐含层神经元的个数，以避免盲目选择。传统的梯度下降法容易陷入局部最优解，使得预测误差大，因此本研究采用L-M算法，它是介于牛顿法与梯度下降法之间的一种非线性优化方法，对于过参数化问题不敏感，能有效处理冗余参数问题，使代价函数陷入局部极小值的机会大大减小[45-46]。与BP神经网络相比，RBF神经网络的收敛速度较快，网络预测精度高，且不容易陷入局部最小值[47]。RBF神经网络需要确定的参数较少，通常只有1个spread（径向基函数的分布密度），由于该参数的选取直接影响网络的预测精度，因此本研究采用试错法来选取spread的最优值。

对于河川沙塘鳢组，试验结果显示，运输2 h后已不能满足渔业用水标准，运输5 h后水质持续保持在V类，说明污染等级很高，污染已经不可逆转。河川沙塘鳢运输过程中，水质恶化现象严重，往往是由大量排泄物导致的，这可能是由于其缺乏肌间刺，应激强烈[15-16]。对于杂交黄颡鱼组，神经网络输出显示，麻醉组的水质等级总体上好于未加麻醉剂的对照组。随着麻醉剂浓度的增高，水质整体变好。加入麻醉剂后，杂交黄颡鱼运输超过2 h仍有可能保持较好的水质，而未加入麻醉剂的对照组，杂交黄颡鱼在运输2 h后，水质等级已超过Ⅲ类，证明麻醉剂MS-222在水质调控中起到了很好的效果。本研究对活鱼运输水质进行评价，并将结果作为运输水质等级的划分依据，最大限度地克服了人为的主观臆断，使评价具有客观通用性，但网络输出通常受评价指标标准值和评价指标上下限极值范围的影响，如何确立活鱼运输水质更为合理的标准值与极限值还有待进一步研究。

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