[发明专利]基于长短期记忆网络的溶解氧预测方法与系统在审
| 申请号： | 201810081450.6 | 申请日： | 2018-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN108133297A | 公开（公告）日： | 2018-06-08 |
| 发明（设计）人： | 彭凌西;赵志甲;邓宏杰;方浩亮;唐春明;刘浩怀 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 麦小婵;郝传鑫 |
| 地址： | 510000 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于长短期记忆网络的溶解氧预测方法，包括：将预先采集的水产养殖生态环境的原始溶解氧数据进行归一化处理；搭建长短期记忆网络，并初始化所述长短期记忆网络的参数；将归一化后的原始溶解氧数据作为训练数据集，对所述长短期记忆网络进行训练，以生成所述长短期记忆网络预测模型；在线实时采集水产养殖生态环境的原始溶解氧数据，将实时采集到的溶解氧数据输入至所述长短期记忆网络预测模型，以得到溶解氧预测值。采用本发明实施例，能够提高溶解氧预测的准确性，同时本发明还提供基于长短期记忆网络的溶解氧预测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 溶解氧 记忆网络 预测 生态环境 预测模型 水产养殖 在线实时采集 归一化处理 训练数据集 实时采集 预测系统 初始化 归一化 采集 | ||
【主权项】：
一种基于长短期记忆网络的溶解氧预测方法，其特征在于，包括：S1：将预先采集的水产养殖生态环境的原始溶解氧数据进行归一化处理；S2：搭建长短期记忆网络，并初始化所述长短期记忆网络的参数；S3：将归一化后的原始溶解氧数据作为训练数据集，对所述长短期记忆网络进行训练，以生成所述长短期记忆网络预测模型；S4：在线实时采集水产养殖生态环境的溶解氧数据，将实时采集到的原始溶解氧数据输入至所述长短期记忆网络预测模型，以得到溶解氧预测值。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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