【摘 要】
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我国是水产养殖大国,在产业生产总值为国民经济做出巨大贡献的同时,水产养殖技术也在一直与时俱进地发展,从传统的小型散养,逐步走向规模化、专业化和智能化养殖。但是从目前的养殖环境来看,自动化养殖普及度不高,管理模式仍为比较粗放的人工管理,对养殖环境信息无法精准获取并加以利用,导致人工成本和养殖风险都很高,并且生产效率低下,收益也不高,不利于产业可持续发展。在养殖过程中,养殖水体中的溶解氧是最值得被关注
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我国是水产养殖大国,在产业生产总值为国民经济做出巨大贡献的同时,水产养殖技术也在一直与时俱进地发展,从传统的小型散养,逐步走向规模化、专业化和智能化养殖。但是从目前的养殖环境来看,自动化养殖普及度不高,管理模式仍为比较粗放的人工管理,对养殖环境信息无法精准获取并加以利用,导致人工成本和养殖风险都很高,并且生产效率低下,收益也不高,不利于产业可持续发展。在养殖过程中,养殖水体中的溶解氧是最值得被关注的一个指标,氧气不足会直接影响鱼类的生存,因此建立一个准确实用的溶解氧预测模型并将其应用于水产养殖控制系统变得十分重要。本课题研究的主要对象是养殖水体中的溶解氧含量,运用机器学习方法搭建了溶解氧预测模型,并结合物联网相关知识设计了智能水产养殖控制系统以完成数据采集,最后结合阿里云完成数据的存储、分析和预测。具体研究内容如下:（1）实地考察了养殖池塘,了解了水产养殖控制系统的需求,调研并分析了国内外养殖系统用到的先进技术和成功经验,并将其理念引入本课题的方案设计中。（2）使用EEMD和CEEMDAN方法对溶解氧时间序列进行特征提取,成功得到了分解后的序列信号,对比了两种方法的重构误差,最后发现CEEMDAN方法表现较好。（3）建立了基于CEEMDAN-LSTM模型的水体溶解氧预测模型,对比多种参照模型结果验证了其预测效果,通过多种评价指标量化了各模型性能并进行对比。最终结果表明:本文所建立的模型预测性能更佳,均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差都很接近于0,拟合优度达到了99.28%;CEEMDAN方法不仅能够提升模型预测精度,而且在一定程度上解决了LSTM模型的滞后性问题。（4）基于RT-thread嵌入式实时操作系统设计并实现了智能水产养殖控制系统,并将提出的CEEMDAN-LSTM算法应用到控制系统中。整个控制系统包括了基于STM32F103ZET6和LTE Cat.1通信模组的智能硬件部分,以及基于Django框架实现的web应用部分,智能硬件部分负责数据的采集和阿里云的通信,web应用负责人机交互。最后,系统的性能测试结果表明智能水产养殖控制系统可以稳定运行。
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