[发明专利]基于卡尔曼滤波模型的鱼塘水质预测方法及系统在审
申请号: | 201911113212.X | 申请日: | 2019-11-14 |
公开(公告)号: | CN110895727A | 公开(公告)日: | 2020-03-20 |
发明(设计)人: | 姜春涛;凌逸文;潘淑仪;罗戬浩;任紫薇;黄昕;曹颖 | 申请(专利权)人: | 佛山科学技术学院 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/02;G01N33/18 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 蔡伟杰 |
地址: | 528000 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 卡尔 滤波 模型 鱼塘 水质 预测 方法 系统 | ||
本公开公开了基于卡尔曼滤波模型的鱼塘水质预测方法及系统,采用改进的卡尔曼滤波,采用信号与噪声的状态空间模型,利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计,求出现时刻的估计值,使卡尔曼滤波模型适合于实时处理;通过对实测的数据进行预测的结果分析,基于卡尔曼滤波理论的鱼塘水质预测模型具有较高的预测精度,特别是对原始数据进行比例变换的预测方法更为理想;使基于卡尔曼滤波理论的鱼塘水质预测模型便于在计算机上实现,并具有变量类型少和在线预测的特点,适用于对整个鱼塘的水质环境进行实时预测。
技术领域
本公开涉及水产养殖技术领域,具体涉及基于卡尔曼滤波模型的鱼塘水质预测方法及系统。
背景技术
由于水产养殖的大多数养殖户多为人工养殖,费时费力,对水质的可操作性差,在淡水养殖里水质环境起着关键的作用,一旦淡水环境里面某个指标控制不好鱼类的成活率很低。目前大多数水产业信息化处于程度较低阶段,采用手工记录数据,机械化程度较低,缺乏技术储备,较少技术改造和扩大再生产资金。而目前社会上即使存在相对完善的检测仪价格也十分昂贵,普通的养殖户无法承担相应的费用,大部分相对廉价的仪器仅仅只能收集数据,所以在这种情况下使用廉价的仪器测得数据然后基于改进的卡尔曼滤波模型预测鱼塘水质环境的变化起着十分关键的作用。随着新型水产养殖的兴起,规模化的水产养殖企业走低碳高效健康发展之路是当前的主要养殖管理需求,因此这就对水产养殖水质提出了更高的要求。
卡尔曼滤波的实质是由量测值重构系统的状态向量。它以“预测-实测-修正”的顺序递推,根据系统的量测值来消除随机干扰,再现系统的状态,卡尔曼滤波是解决状态空间模型估计与预测的有力工具之一,可以对状态空间模型进行优化拟合。
现有的水质环境监测大多数都由农户人工监测,受自然灾害或者一些人为因素的影响,缺少技术分析,不能精确实时的知道水质的变化,从而使鱼苗的成活率大大降低,并且由于现有设备高额的定价使得渔农们难以使用,因此基于改进的卡尔曼滤波可以方便并且精确的实时反映水塘里水质的变化,从而提高鱼苗的成活率。
发明内容
本公开提供基于卡尔曼滤波模型的鱼塘水质预测方法及系统,本公开实现一个基于卡尔曼滤波模型监测鱼塘水质环境的变化,能够快速了解到此时鱼塘的水温、水位、溶解氧、氨氮值等指标。利用大数据技术对各项指标进行分析,从而做到快速监测预警淡水水质环境。采用改进的卡尔曼滤波,采用信号与噪声的状态空间模型,利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计,求出现时刻的估计值,使卡尔曼滤波模型适合于实时处理。
为了实现上述目的,根据本公开的一方面,提供基于卡尔曼滤波模型的鱼塘水质预测方法,所述方法包括以下步骤:
步骤1:通过传感器采集水质数据集,采集的水质数据集包括鱼塘的水温、水位、溶解氧、氨氮值等水质数据,在水塘内安装传感器,收集水质数据,在收集了1500条水质数据后(每一条数据均应该含有水温、水位、溶解氧、氨氮值),每条数的时间单位均为小时,每日固定时间从传感器收集上述数据,组成水质数据集;
步骤2:构建卡尔曼滤波模型的状态方程:设每小时的溶解氧为x(k)。对于不同时间值k均有一值x(k)与之对应,当取样时刻变化时,就得到一时溶解氧序列{x(k)},溶解氧预测序列{x(k)}为白噪声序列{x(k)}驱动的一阶递归模型,状态方程如下:式中:x(k)为k时刻溶解氧的真值;为k-1时刻和k时刻时溶解氧之间的相关系数;w为表示过程噪声;
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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
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G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
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