[发明专利]一种基于GRU溶解氧长时间预测方法

摘要

本发明涉及水产养殖领域，具体为大闸蟹的养殖,涉及一种基于GRU溶解氧长时间预测方法。本发明使用与溶解氧具有较强相关性的变量，合理设计划分数据集，并运用GRU网络进行建模，提高了模型的预测精度，达到长时间预测的效果，可准确预测溶解氧未来一段时间内的变化趋势，为养殖户养殖过程的增氧等措施提供合理建议，从而规划增氧设备的使用时间，有效提高大闸蟹产量和降低养殖过程中的能耗和成本。

主权项

1.一种基于GRU溶解氧长时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建数据集，使用历史采集的养殖水域的历史数据，包括养殖水域的温度、pH、浊度、氨氮化合物浓度、溶解氧浓度以及相应的采集时间，分析每个历史数据间的相关性，然后建立数据集；S2：设定输入输出数据集，根据数据集的采集周期为10分钟，将输入数据集中的单个元素设定为120次采集数据构成的6*120矩阵，其为时刻t前20时小时采集的数据，包括采集的时间记录、温度、pH、浊度、NH和溶解氧浓度；将输出数据集设定为t时刻向后20小时的溶解氧浓度；S3：优化模型，以交叉验证的方式对输入数据集和输出数据划分为训练集和测试集，分别训练和测试优化的GRU网络模型，结合设定的初始网络参数,建立预测溶解氧的预测GRU模型，用损失函数对预测GRU模型进行跟踪，调整参数，以获得最优的预测GRU模型；S4：验证预测模型，对养殖水域的数据进行采集，运用步骤S3所建立的预测GRU模型预测溶解氧数据并对其检测，以获得养殖水域的溶解氧变化趋势。