[发明专利]一种鱼塘水质智能监测系统

摘要

本发明公开了一种鱼塘水质智能监测系统，其特征在于：所述由基于无线传感器网络的鱼塘水质参数检测平台和鱼塘产量智能预测系统二部分组成；本发明有效解决了现有技术仅依靠设备监测鱼塘水质参数，只获取鱼塘水质参数，而无有效根据鱼塘水质对鱼塘产量影响对鱼塘产量进行预测问题。

主权项

1.一种鱼塘水质智能监测系统，其特征在于：所述由基于无线传感器网络的鱼塘水质参数检测平台和鱼塘产量智能预测系统二部分组成；鱼塘产量智能预测系统包括鱼产量组合预测子系统、溶解氧预测子系统和鱼塘产量校正模型三部分组成；所述鱼产量组合预测子系统包括自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、GM（1,1）灰色预测模型、Elman神经网络预测模型和Elman神经网络鱼塘产量融合模型组成，针对历年鱼塘产量的非线性与变化复杂的特点，分别建立自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、GM（1,1）灰色预测模型和Elman神经网络预测模型三种单一预测子模型分别预测鱼塘产量值，一个时延段的历年鱼塘产量数据分别作为三种单一预测子模型的输入，三种单一预测子模型的输出作为Elman神经网络鱼塘产量融合模型的输入，Elman神经网络鱼塘产量融合模型为鱼塘产量非线性组合预测模型的逼近器，实现对三种单一预测子模型结果的融合作为鱼塘产量的预测值，鱼产量组合预测子系统利用三种单一预测子模型的信息，实现预测信息之间的互补；所述溶解氧预测子系统包括鱼塘溶解氧减法聚类分类器、多个小波神经网络预测模型和小波神经网络鱼塘溶解氧预测值融合模型，利用鱼塘溶解氧减法聚类分类器对鱼塘多点溶解氧测量值进行分类，每类鱼塘多点溶解氧测量值输入对应的小波神经网络预测模型，多个小波神经网络预测模型的输出作为小波神经网络鱼塘溶解氧预测值融合模型的输入，小波神经网络鱼塘溶解氧预测值融合模型的输出为鱼塘溶解氧预测值，溶解氧预测子系统根据鱼塘多点溶解氧测量值预测鱼塘溶解未来值；所述鱼塘产量校正模型由4个微分算子和Elman神经网络组成， 4个微分算子平均分成2组，每组2个微分算子相串联分别构成微分回路1和微分回路2，鱼产量组合预测子系统的输出为Elman神经网络的a端的输入；溶解氧预测子系统的输出为微分回路1的输入和Elman神经网络的D端的输入，微分回路1的输出为Elman神经网络的b输入端，微分回路1的2个微分算子的连接端的输出为Elman神经网络的C输入；鱼塘产量校正模型的输出为微分回路2的输入，微分回路2的输出为Elman神经网络的E输入，微分回路2的2个微分算子的连接端的输出为Elman神经网络的F输入；Elman神经网络由16个输入端节点、10个中间节点和1个输出端节点组成，输出端节点的数值代表鱼塘产量，鱼塘产量校正模型根据鱼塘溶解氧对鱼塘产量的影响实现对鱼塘产量预测值的校正，反映了鱼塘溶解氧的实际值变化对鱼塘产量的影响。