一种基于Informer模型的池塘溶解氧预测方法技术

本发明专利技术提出一种高精度溶解氧预测方法，通过环境监测与Informer模型，显著提升池塘养殖中溶解氧预测准确性。该方法针对溶解氧低、有机物高的问题，通过布局传感器全面监测环境与水质参数，如温度、pH值、浊度、盐度、氨氮浓度、化学需氧量、余氯、总磷、光照强度、风速、湿度及太阳辐射等。此外，深入分析不同水层间溶解氧的关系，建立精确的垂直分布模型。通过数据预处理与Spearman相关系数法筛选关键变量，并结合特定的溶解氧垂直分布特征，设计Informer模型输入参数，并进行数据归一化和模型训练。最终，利用训练好的模型准确预测池塘溶解氧，提高增氧机效率和水体生物安全性。此技术方案可显著提高养殖效率，减少有机物冗余，促进水产养殖业可持续发展。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于水产养殖技术与人工智能领域交叉的一部分，专注于利用先进的机器学习模型——特别是informer模型，对池塘中的溶解氧浓度进行精确预测。此方法结合物联网技术，旨在提高水产养殖过程的环境可持续性和经济效益。

技术介绍

1、水产养殖的环境管理是保证养殖效益和生态平衡的关键因素，其中，溶解氧的含量直接影响水生生物的健康生长和水体的自净能力。传统池塘养殖面临的主要挑战包括：深水养殖环境中溶解氧浓度的不均匀分布，以及底层有机物因缺氧而难以分解，这不仅增加了养殖风险，而且降低了水质。目前，利用物联网技术结合智能算法对溶解氧的实时监测和预测，能够实现增氧机的自动调节，从而保持溶解氧浓度的稳定。这种方法不仅能有效降低能耗和污染，还符合绿色低碳养殖的理念，对实现国家碳减排目标具有重要意义。尽管如此，目前也面临着时间序列预测算法在处理长序列数据时存在的依赖关系捕捉不足、难以并行化处理、模型训练的高内存需求和计算复杂度等问题。因此，研发一种具有高预测精度、高效率且计算复杂度低的预测模型显得尤为关键。这不仅是实现增氧机自适应调节、优化池塘溶解氧浓度的重要基础，也是确保本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Informer模型池塘溶解氧预测方法，其特征在于，所述溶解氧时序预测方法包括：

2.根据权利要求1所述池塘溶解氧预测方法，其特征在于，步骤1中所述水质环境数据包括池塘水温、pH值、浊度、盐度、氨氮、余氯、化学需氧量、总磷和溶解氧浓度；所述相关气象环境数据包括太阳辐射，大气压强，气温，湿度、光照强度。

3.根据权利要求1所述的池塘溶解氧预测方法，其特征在于，步骤1所述的数据预处理包括数据清洗和数据归一化，处理后的数据作可为Informer模型的输入参数，归一化的公式如下：

4.根据权利要求1所述的溶解氧垂直分布模型，其特征在于，步骤2所建立...

【技术特征摘要】

1.一种基于informer模型池塘溶解氧预测方法，其特征在于，所述溶解氧时序预测方法包括：

2.根据权利要求1所述池塘溶解氧预测方法，其特征在于，步骤1中所述水质环境数据包括池塘水温、ph值、浊度、盐度、氨氮、余氯、化学需氧量、总磷和溶解氧浓度；所述相关气象环境数据包括太阳辐射，大气压强，气温，湿度、光照强度。

3.根据权利要求1所述的池塘溶解氧预测方法，其特征在于，步骤1所述的数据预处理包括数据清洗和数据归一化，处理后的数据作可为informer模型的输入参数，归一化的公式如下：

4.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：何师程，远野，张诗涵，陈景瑞，黄佳怡，倪筱宇，徐楠，
申请(专利权)人：盐城工学院，
类型：发明
国别省市：