为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt（LM）神经网络、遗传算法（genetic algorithm, GA）和主成分分析（PCA）算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度。为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响。结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.004 7、1.872 7×10-4（溶解氧）和0.006 5、9.428 7×10-4（氨氮）,适用于影响因素数量较多的场合。研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好。

近年来，随着我国社会经济的快速发展，各领域成产加速导致我国环境问题每况愈下，水产养殖的质量是由环境决定的，而环境污染程度日益严重的状态，对养殖质量产生了严重影响。因此，需要采取有效措施解决环境问题对水产养殖产生的不利作用，进而在保持水产养殖质量的同时，促进水产养殖业可持续并快速地发展。基于此，文章将对水产养殖环境问题与工程技术进行分析。

现代社会人们的日常饮食中，肉类消耗占据着比以往更大的比重。牛肉蛋白质含量高，脂质含量少，新疆地区的收场为育肥牛的养殖提供得天独厚的优良环境，使得该区域产出的牛肉受到人们的广泛喜爱。消费人群的增加刺激育肥牛养殖行业的高速发展，因此要对育肥牛的饲养工作做好严格监察，日常养殖的每一个步骤的卫生条件都应该得到高度规范，育肥牛的生活环境健康是牛肉产品优质的保障，本文对育肥牛养殖以及预防牛传染性疫情做出如下分析.

长久以来，畜牧养殖行业一直在污染着生态环境。改革开放以来，我国各行各业都取得了突飞猛进的发展，畜牧养殖行业自然也不例外。伴随着行业发展，与之而来的问题也日益显现出来，那就是畜牧养殖所产生的的污染物和废弃物越来越多，对环境的污染也愈发严重。本文将浅析畜牧养殖污染环境的原因，并提供一些行之有效的解决办法。

在农业生产中，畜牧养殖一直占据了极为重要的地位。科学技术快速发展下，畜牧养殖方式从原来的散、小生产转变为现在的规模化、集约化养殖，养殖水平不断提升，随之产生的是环境污染问题。为解决畜牧养殖污染矛盾，找出环境污染的原因，采取适当的措施，在减少对环境不利影响的基础上制定出有效的对策，为推进养殖业健康持续发展提供科学支撑。

本文主要通过对智能化控制相关的养殖环境以及设备设施和人群要求等相关内容的建设展开了分析，并提出了在奶牛养殖环境智能控制标准体系建设过程中的相关内容，希望可以为奶牛提供更加良好的生长环境，并为提高养殖环境智能化的控制水平提供一定的帮助。

我国畜牧养殖密度大，环境监测设备不完善，活动空间有限，对牲畜生理有重大影响。禽舍的环境质量已经上升为影响禽畜健康状态与生产性能、生产安全的首要问题。因此，根据各类禽畜养殖环境的特点，利用物联网的禽畜环境监测系统对温度、湿度、有害气体浓度等主要环境参数准确和实时采集与监测是十分有必要的，以监测到的数据为参考依据，对禽畜养殖环境进行调控，配合科学的管理，能大大提高畜舍管理效率，提高养殖产业的科技水平和综合能力，促进养殖业的发展，获取更高的经济效益。