本发明专利技术公开了一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法，包括如下步骤：采集罗非鱼工厂化养殖场的水质溶解氧数据，建立溶解氧含量原始数据集；对溶解氧含量原始数据集进行归一化处理，获取标准化数据集；采用经验模态分解算法EMD将标准化数据集分解成n个固有模态函数IMF以及剩余量R，获得n种门控单元网络GRU模型的训练样本数据；利用训练样本数据分别训练n+1个门控单元网络GRU模型，并采用麻雀优化算法搜索门控单元网络GRU模型最优超参数组合，以获取最优门控单元网络GRU模型；累加所有最优门控单元网络GRU模型的预测值得到水质溶解氧预测值。本发明专利技术用于实现罗非鱼工厂化养殖过程中水质溶解氧含量变化的快速准确预测。殖过程中水质溶解氧含量变化的快速准确预测。殖过程中水质溶解氧含量变化的快速准确预测。
【技术实现步骤摘要】
一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法
[0001]本专利技术涉及水产养殖
，特别是涉及一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法。
技术介绍
[0002]据统计，地球约76亿人口的总动物蛋白摄入量中，超过15％来源于水产品，与畜禽蛋白相比，水产品蛋白肉质更加鲜嫩、脂肪含量相对更少、对人体健康更有利。
[0003]作为我国水产品养殖的重要组成部分，罗非鱼富含人体机能必需的8种氨基酸，罗非鱼鱼肉中谷氨酸和甘氨酸含量极高，因其肉质鲜美且刺少，营养价值高，罗非鱼深受人们喜爱，也被称为“白肉三文鱼”、“21世纪之鱼”，是世界水产养殖业重点培养的淡水养殖鱼类，目前，罗非鱼的养殖主要集中在我国广东等温度较高的地区，以工厂化养殖及大塘养殖为主。近年来已逐渐成为渔业养殖、肉质加工及产品出口的热门种类。
[0004]溶解在水中空气的分子态氧称为水质溶解氧，溶解氧是水生生物生存的必要条件，是渔民稳定收成的关键指标。水体溶解氧含量高，说明水体与大气进行空气交换的频率高，鱼虾类水生动物能够得到更为优良的生态环境。
[0005]近年来，随着集约型水产养殖行业的迅猛发展，养殖者多采用高密度放养兼大量施肥投饵的养殖模式，极易导致水质恶化、污染。
[0006]在罗非鱼的工厂化养殖过程中，养殖水质溶解氧含量对罗非鱼质量与产量起直接作用，一般要求水体溶解氧最低应保持在3mg/L，一般应保持在5
‑
8mg/L之间。水体溶解氧含量高，水中厌氧菌生长发育活动受到抑制，不易分解产生有害气体，且水体中含有的各种有害污染物可被溶解氧有效氧化，能增高水体透明度；但水体溶解氧含量过高会失去对重金属污染的抑制能力，溶解氧含量过高有时也可能对水中生物造成一定程度的危害。缺氧的水体会造成鱼虾类活力减少，新陈代谢减慢，进食减缓。水中有机物、氨氮等厌氧分解，产生亚硝酸盐等一些有毒物质。当水体溶解氧含量低于其最低限度时就会引起罗非鱼浮头甚至大面积窒息死亡。因此，对水体中溶解氧含量进行实时监测，及时预测溶解氧含量及其趋势能够减少企业、养殖户在生产环节上的损失，让用户在养殖环节方面的决策更加科学。
[0007]水中溶解氧含量与空气、水温等水上水下环境因素密切相关，国内外常用的水质预测方法多采用多项式回归、BP神经网络、LSTM时间序列等模型，这些方法都不可避免的存在处理大量数据时预测模型出现缺乏鲁棒性，预测模型普遍性与长期建模能力较差，无法充分反映数据的本质特征等缺陷，严重影响了预测模型在罗非鱼工厂化养殖中的应用效果。
[0008]因此，现有技术的缺陷是，缺少一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法，用于实现罗非鱼工厂化养殖过程中水质溶解氧含量变化的快速准确预测。
技术实现思路
[0009]有鉴于现有技术的至少一个缺陷，本专利技术的目的是提供一种罗非鱼工厂化养殖水
质溶解氧变化预测方法，用于实现罗非鱼工厂化养殖过程中水质溶解氧含量变化的快速准确预测。
[0010]为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法，其关键在于，包括如下步骤：
[0011]步骤一：采集罗非鱼工厂化养殖场的水质溶解氧数据，建立溶解氧含量原始数据集；
[0012]步骤二：对溶解氧含量原始数据集进行归一化处理，获取标准化数据集；
[0013]步骤三：采用经验模态分解算法EMD将标准化数据集分解成n个固有模态函数IMF以及剩余量R，获得门控单元网络GRU模型的训练样本数据；n为固有模态函数IMF的个数；根据实际情况确定。
[0014]步骤四：利用训练样本数据分别训练n+1个门控单元网络GRU模型，n+1为固有模态函数IMF个数及剩余量R个数之和，根据实际情况确定。并采用麻雀优化算法搜索门控单元网络GRU模型最优超参数组合，以获取最优门控单元网络GRU模型；
[0015]步骤五：累加所有最优门控单元网络GRU模型的预测值得到水质溶解氧预测值。
[0016]所述的一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法，其关键在于：所述步骤二采用公式(1)对溶解氧含量原始数据集进行归一化处理，获取标准化数据集；
[0017][0018]其中x
i
为溶解氧含量原始数据集序列的第i个数据，x
min
为溶解氧含量原始数据集的最小值，x
max
为溶解氧含量原始数据集的最大值，x
′
i
为归一化后的标准化数据集。
[0019]所述的一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法，其关键在于：所述步骤三中，经验模态分解算法EMD的分解步骤如下：
[0020]步骤a：将标准化数据集作为经验模态分解算法EMD的原始数据x(t)；计算x(t)的极值；
[0021]步骤b：采用三次样条插值法和极大值极小值构造上包络线emax(t)和下包络线emin(t)；
[0022]步骤c：利用公式(2)计算包络均值m(t)；
[0023]m(t)＝(emax(t)+emin(t))/2
ꢀꢀ
(2)；
[0024]步骤d：利用公式(3)计算中间剩余量h(t)；
[0025]h(t)＝x(t)
‑
m(t)
ꢀꢀ
(3)；
[0026]步骤e：重复步骤(d)直到h(t)为固有模态函数IMF；
[0027]IMF定义为：
[0028]极大值和极小值的个数差异不超过1；
[0029]上包络线emax(t)与下包络线emin(t)的均值为0；
[0030]步骤f：利用公式(4)获取剩余量r
i
(t)；
[0031]r
i
(t)＝x(t)
‑
h(t)
ꢀꢀ
(4)。
[0032]所述的一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法，其关键在于：还包括步骤g；
[0033]步骤g：把当前剩余量r
i
(t)设置为经验模态分解算法EMD的原始数据x(t)；重复(b)
‑
(f)继续提取固有模态函数IMF，直至剩余量r
i
(t)单调或者为常数。
[0034]所述的一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法，其关键在于：所述步骤三中，将70％的训练样本数据作为训练样本，将30％的训练样本数据作为测试样本。
[0035]所述的一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法，其关键在于：所述步骤四中，利用所述训练样本数据分别训练n+1个门控单元网络GRU模型，并采用麻雀优化算法搜索模型最优超参数组合，以获取最优门控单元网络GRU模型；n+1个门控单元网络GRU模型分别为model1，model2，
…
，model
k
；
[0036]门控单元网络GRU模型包括两个输出门，分别是重置门r和更新门z；
[0037]本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：采集罗非鱼工厂化养殖场的水质溶解氧数据，建立溶解氧含量原始数据集；步骤二：对溶解氧含量原始数据集进行归一化处理，获取标准化数据集；步骤三：采用经验模态分解算法EMD将标准化数据集分解成n个固有模态函数IMF以及剩余量R，获得门控单元网络GRU模型的训练样本数据；步骤四：利用训练样本数据分别训练n+1个门控单元网络GRU模型，并采用麻雀优化算法搜索门控单元网络GRU模型最优超参数组合，以获取最优门控单元网络GRU模型；步骤五：累加所有门控单元网络GRU模型的预测值得到水质溶解氧预测值。2.根据权利要求1所述的一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法，其特征在于：所述步骤二采用公式(1)对溶解氧含量原始数据集进行归一化处理，获取标准化数据集；其中x
i
为溶解氧含量原始数据集序列的第i个数据，x
min
为溶解氧含量原始数据集的最小值，x
max
为溶解氧含量原始数据集的最大值，x
′
i
为归一化后的标准化数据集。3.根据权利要求1所述的一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法，其特征在于：所述步骤三中，经验模态分解算法EMD的分解步骤如下：步骤a：将标准化数据集作为经验模态分解算法EMD的原始数据x(t)；计算x(t)的极值；步骤b：采用三次样条插值法和极大值极小值构造上包络线emax(t)和下包络线emin(t)；步骤c：利用公式(2)计算包络均值m(t)；m(t)＝(emax(t)+emin(t))/2
ꢀꢀꢀꢀ
(2)；步骤d：利用公式(3)计算中间剩余量h(t)；h(t)＝x(t)
‑
m(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)；步骤e：重复步骤(d)直到h(t)为固有模态函数IMF；IMF定义为：极大值和极小值的个数差异不超过1；上包络线emax(t)与下包络线emin(t)的均值为0；步骤f：利用公式(4)获取剩余量r
i
(t)；r
i
(t)＝x(t)
‑
h(t)
ꢀꢀꢀꢀ
(4)。4.根据权利要求3所述的一种罗非鱼工厂化养殖水质溶解氧变化预测方法，其特征在于：还包括步骤g；步骤g：把当前剩余量r
i
(t)设置为经验模态分解算法EMD的原始数据x(t)；重复(b)
‑
(f)继续提取固有模态函数IMF，直至剩余量r
i
...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘双印，黄跃，黄建德，徐龙琴，周冰，
申请(专利权)人：仲恺农业工程学院，
类型：发明
国别省市：
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