[发明专利]一种基于多源信息融合的渔业事故应急处理系统及方法

权利要求书

1.一种基于多源信息融合的渔业事故应急处理方法，其特征在于，包括：

通过大数据建立养殖设施安全预警模型；

获取水域历史数据，生成渔业养殖信息；

采集渔业环境信息，将渔业环境信息与预设信息进行比较，得到偏差率；

若所述偏差率大于第一阈值且小于第二阈值，则生成预警信息，

将预警信息输入安全预警模型，得到维修策略；

若所述偏差率大于第二阈值，则生成修正信息；

根据修正信息对渔业养殖参数进行修正，得到结果信息；

将结果信息按照预定方式传输至终端，并进行水域历史数据的更新；

所述第一阈值小于所述第二阈值。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的渔业事故应急处理方法，其特征在于，通过大数据建立养殖设施安全预警模型；还包括：

获取海量故障诊断数据，建立安全预警模型；

采集养殖设施运行数据，生成养殖设施运行状态曲线，

将养殖设施运行状态曲线进行平滑处理，并剔除异常数据，

根据安全预警模型，生成养殖设施故障预警信息，

根据养殖设施故障预警信息，建立维修决策，

将维修决策按照预定方式传输至终端。

3.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的渔业事故应急处理方法，其特征在于，根据修正信息对渔业养殖参数进行修正，得到结果信息；具体包括：

获取历史养殖环境数据，通过小波分析法对养殖环境数据进行降噪，得到结果信息；

提取结果信息特征值，将特征值进行向量分解；

建立向量权重自适应函数，并对特征值向量进行加权计算；

加权计算后的多尺度特征向量进行融合，生成新的环境数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于多源信息融合的渔业事故应急处理方法，其特征在于，还包括：获取水位信息，并将设备分割为水上区域与水下区域；

获取水上区域设备运行数据，并将设备运行数据与第一阈值进行比较，

若大于，则调整设备水上区域与水下区域比值；

获取水下区域设备运行数据，将设备运行数据与第二阈值进行比较，

若大于，调整设备运行数据，并生成预警信息。

5.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的渔业事故应急处理方法，其特征在于，所述渔业环境信息包括养殖水质、养殖水环境溶解氧、水环境PH值、水温、养殖水域风速信息、养殖水域风向变化信息、养殖水域水流信息中的一种或多种。

6.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的渔业事故应急处理方法，其特征在于，还包括：

获取养殖水域强风数据样本，提取养殖水域强风参数特征值，

根据养殖水域强风参数特征值建立脉动风速场，并获取养殖水域脉动风速；

采用线性滤波将脉动风速时程处理为一系列的白噪声，并利用自回归模型进行变换，拟合出脉动风时间历程，得到时间与历程的变化曲线图；

根据脉动风时间与历程的变化曲线图预测养殖水域天气变化信息；

根据天气变化信息建立预警信息，并生成对应的预警策略。

7.根据权利要求6所述的一种基于多源信息融合的渔业事故应急处理方法，其特征在于，利用自回归模型进行变换，拟合出脉动风时间历程，得到时间与历程的变化曲线图；具体为：

设定采样间隔，依次采集养殖水域不同时间节点的养殖水域脉动风速，

将不同时间节点的脉动风速依次分解为不同时间节点的纵向分量与横向分量；

比较相邻时间节点的脉动风速的纵向分量，得到第一偏差率；

比较相邻时间节点的脉动风速的横向分量，得到第二偏差率；

若第一偏差率大于预设纵向分量阈值，则生成第一脉动风速权重值；

若第二偏差率大于预设横向分量阈值，则生成第二脉动风速权重值；

对第一脉动风速权重值与第二脉动风速权重值进行权重重建，得到权重基值，

根据权重基值对下一时间节点的脉动风速进行预测，并将预测结果传输至终端。