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申请/专利权人：三峡大学

摘要：一种应用于鱼道设计的过鱼对象游泳能力预测模型的构建方法，步骤为：步骤1：确定过鱼对象；步骤2：确定过鱼对象分类原则；步骤3：构建鱼类游泳能力数据库；通过文献检索及工程调研方式收集我国过鱼对象的游泳能力数据，游泳能力数据包括感应流速、临界游泳速度、爆发游泳速度、游泳耐力和游泳距离，根据已分类的过鱼对象，形成包含不同类型过鱼对象的游泳能力数据库；步骤4：提取影响鱼游泳能力的因素集；因素集包括鱼类生理因素、环境因素、地理信息因素和测试方法；步骤5：构建耦合多因素的游泳能力的预测模型;本发明利用数学模型构建耦合多个因素的游泳能力预测模型，并筛选最优模型；利用该模型对鱼道局部流速及尺寸提供建议参考值。

主权项：1.一种应用于鱼道设计的过鱼对象游泳能力预测模型的构建方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：确定过鱼对象；步骤2：确定过鱼对象分类原则；步骤3：构建鱼类游泳能力数据库；收集过鱼对象的游泳能力数据，游泳能力数据包括感应流速、临界游泳速度、爆发游泳速度、游泳耐力和游泳距离，根据已分类的过鱼对象，形成包含不同类型过鱼对象的游泳能力数据库；步骤4：提取影响鱼游泳能力的因素集；因素集包括鱼类生理因素集S、环境因素集H、地理信息因素集D和测试方法集C，这些因素构成了影响鱼游泳能力的因素集；生理因素集S包括体长S0、体重S1和性别S2三个子集；环境因素集H包括水温H0、溶解氧H1和浊度H2三个子集；地理信息因素集D包括海拔D0、流域D1和地区D2三个子集；测试方法集C包括水槽尺寸C0、时间步长C1和流速递增幅度C2三个子集；步骤5：构建耦合多因素的游泳能力的预测模型；与鱼道设计相关的游泳能力指标包括：感应流速Uind、临界游泳速度Ucrit、爆发游泳速度Uburst、耐力曲线和游泳距离；耦合多因素的各游泳能力预测模型构建方法如下：1感应流速Uind预测模型公式如下：Uind＝a0+a1SS0、S1、S2+a2HH0、H1、H2+a3DD0、D1、D2+a4CC0、C1、C2，其中a0为截距，a1为生理因素集S的系数集，a2为环境因素集H的系数集，a3为地理信息因素集D的系数集，a4为测试方法集C的系数集；模型中各因素及系数保留与否，依据模型AIC准则进行筛选，确定最优的感应流速预测模型，得到最终影响因素及对应系数；2临界游泳速度Ucrit预测模型公式如下：Ucrit＝b0+b1SS0、S1、S2+b2HH0、H1、H2+b3DD0、D1、D2+b4CC0、C1、C2，其中b0为截距，b1为生理因素集S的系数集，b2为环境因素集H的系数集，b3为地理信息因素集D的系数集，b4为测试方法集C的系数集；模型中各因素及系数保留与否，依据模型AIC准则进行筛选，确定最优的临界游泳速度预测模型，得到最终影响因素及对应系数；3爆发游泳速度Uburst预测模型公式如下：Uburst＝c0+c1SS0、S1、S2+c2HH0、H1、H2+c3DD0、D1、D2+c4CC0、C1、C2，其中c0为截距，c1为生理因素集S的系数集，c2为环境因素集H的系数集，c3为地理信息因素集D的系数集，c4为测试方法集C的系数集；模型中各因素及系数保留与否，依据模型AIC准则进行筛选，确定最优的临界游泳速度预测模型，得到最终影响因素及对应系数；4游泳耐力曲线预测模型公式如下：logE＝d0+d1V+d2SS0、S1、S2+d3HH0、H1、H2+d4DD0、D1、D2+d5CC0、C1、C2，其中d0为截距，d1为游泳速度V的系数，d2为生理因素集S的系数集，d3为环境因素集H的系数集，d4为地理信息因素集D的系数集，d5为测试方法集C的系数集；模型中各因素及系数保留与否，依据模型AIC准则进行筛选，确定最优的游泳耐力曲线预测模型，得到最终影响因素及对应系数；5游泳距离预测模型公式如下：D＝V-U×E，其中V为游泳速度，E可从步骤4中的游泳耐力最优预测模型中获得，U为水流速度，D为游泳距离。

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百度查询： 三峡大学 应用于鱼道设计的过鱼对象游泳能力预测模型的构建方法