【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于智能化水產養殖，具體涉及一種養殖水體水質智能監測調控方法及系統。
技術介紹
1、隨著水產養殖業的快速發展，對養殖水體水質監測與調控的需求日益增加。具體地，養殖水體水質監測調控是指對養殖水體中的各項水質指標進行監測，并根據監測結果對水質進行調控，以確保養殖水體中水質滿足養殖物種的需求，進而保障養殖物種的健康生長。在實際應用中，通過對養殖水體水質進行監測調控，可以及時發現水質異常并采取相應措施，避免因水質問題導致養殖物種生長緩慢、生病或死亡，以保障養殖效益；通過合理監測調控水質可以減少廢水排放，避免對周圍水域造成污染，進而保護水生態環境，維護水域生態平衡；此外，定期監測水質可以幫助識別水體中的寄生蟲及病原體存在情況，從而采取有效控制措施，預防水生物疾病的發生。
2、現有技術中，在進行養殖水體水質監測調控的過程中，通常需要預先根據養殖物種的需求和養殖水體特點，制定水質監測計劃，明確監測的頻次及指標等，再按照監測計劃，定期手動取樣，并將樣品送檢水質實驗室檢測，待得到檢測結果后，依靠養殖人員的專業經驗和直觀判斷進行調控。
3、但是，在使用現有技術過程中，專利技術人發現現有技術中至少存在如下問題：
4、現有技術中，手動取樣的監測周期較長，無法實時監測水體狀況；同時，水質檢測結果的準確性依賴于分析實驗室的設備和操作水平；此外，傳統方法需要人工采樣及調控，自動化程度較低，人力成本高且容易出錯。
5、現有技術中，也已出現安裝固定監測設備的方式，定時對水質進行定時定點監測，然而，該現有技
技術實現思路
1、本專利技術旨在至少在一定程度上解決上述技術問題，本專利技術提供了一種養殖水體水質智能監測調控方法及系統。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用以下技術方案：
3、第一方面，本專利技術提供了一種養殖水體水質智能監測調控方法，包括：
4、構建初始水質等級預測模型和初始水質調控參數預測模型，獲取與指定養殖水體區域匹配的水體區域的水質樣本數據集，并基于所述水質樣本數據集對所述初始水質等級預測模型和所述初始水質調控參數預測模型進行訓練，得到訓練后水質等級預測模型和訓練后水質調控參數預測模型；
5、基于預設在所述指定養殖水體區域內的水質檢測模塊，采集得到所述指定養殖水體區域的實時水質參數；
6、將所述實時水質參數輸入所述訓練后水質等級預測模型中，以便得到所述指定養殖水體區域的水質等級；
7、判斷所述指定養殖水體區域的水質等級是否小于預設水質等級，如是，則將所述實時水質參數輸入所述訓練后水質調控參數預測模型中，以便得到所述指定養殖水體區域的最優水質調控參數，然后進入下一步；如否，則不動作；
8、根據所述最優水質調控參數，控制與所述指定養殖水體區域對應的水質調控模塊運行，直到所述指定養殖水體區域的水質等級大于等于預設水質等級。
9、在一個可能的設計中，所述初始水質等級預測模型采用多因子融合模型，對應地，所述水質樣本數據集包括樣本水質參數和與所述樣本水質參數匹配的水質等級；所述實時水質參數包括n種水質參數，n為所述實時水質參數中水質參數的總數，n為大于1的自然數；所述指定養殖水體區域的水質等級為：
10、
11、其中，wqi為將所述實時水質參數輸入所述訓練后水質等級預測模型后得到的綜合水質指數，其中，wi為所述訓練后水質等級預測模型中第i種水質參數的權重，qi為第i種水質參數的質量指數，vi為第o種水質參數，vmin為第i種水質參數的最小允許值，vmax為第i種水質參數的最大允許值。
12、在一個可能的設計中，所述初始水質調控參數預測模型采用多目標優化模型；對應地，所述水質樣本數據集還包括在與所述樣本水質參數匹配的水質等級小于預設水質等級時，與所述樣本水質參數匹配的樣本水質調控參數。
13、在一個可能的設計中，所述水質檢測模塊包括水質監測控制模塊以及與所述水質監測控制模塊通信連接的溫度檢測模塊、ph檢測模塊、溶解氧檢測模塊、透明度檢測模塊和氨氮檢測模塊；對應地，所述實時水質參數包括溫度值、ph值、溶氧量、透明度和氨氮濃度。
14、在一個可能的設計中，采集得到所述指定養殖水體區域的實時水質參數后，所述方法還包括：
15、對所述實時水質參數進行預處理，得到預處理后實時水質參數；
16、將所述預處理后實時水質參數存儲至預設的分布式數據庫，以便將所述預處理后實時水質參數輸入所述訓練后水質等級預測模型中，進而得到所述指定養殖水體區域的水質等級。
17、在一個可能的設計中，所述水質調控模塊包括增氧驅動模塊、投藥驅動模塊和換水驅動模塊。
18、在一個可能的設計中，得到所述指定養殖水體區域的水質等級后，所述方法還包括：
19、如判斷所述指定養殖水體區域的水質等級小于預設水質等級，則根據所述最優水質調控參數，基于與所述指定養殖水體區域對應的水質警示模塊，輸出水質警示信息。
20、第二方面，本專利技術提供了一種養殖水體水質智能監測調控系統，用于實現如上述任意一項所述的養殖水體水質智能監測調控方法；所述養殖水體水質智能監測調控系統包括：
21、模型獲取模塊，用于構建初始水質等級預測模型和初始水質調控參數預測模型，獲取與指定養殖水體區域匹配的水體區域的水質樣本數據集，并基于所述水質樣本數據集對所述初始水質等級預測模型和所述初始水質調控參數預測模型進行訓練，得到訓練后水質等級預測模型和訓練后水質調控參數預測模型；
22、水質參數獲取模塊，用于基于預設在所述指定養殖水體區域內的水質檢測模塊，采集得到所述指定養殖水體區域的實時水質參數；
23、水質等級預測模塊，分別與所述模型獲取模塊和所述水質參數獲取模塊通信連接，用于將所述實時水質參數輸入所述訓練后水質等級預測模型中，以便得到所述指定養殖水體區域的水質等級；
24、水質調控模塊，與所述水質等級預測模塊通信連接，用于判斷所述指定養殖水體區域的水質等級是否小于預設水質等級，如是，則將所述實時水質參數輸入所述訓練后水質調控參數預測模型中，以便得到所述指定養殖水體區域的最優水質調控參數，并根據所述最優水質調控參數，控制與所述指定養殖水體區域對應的水質調控模塊運行，直到所述指定養殖水體區域的水質等級大于等于預設水質等級；如否，則不動作。
25、第三方面，本專利技術提供了一種電子設備，包括：
26、存儲器，用于存儲計算機程序指令；以及，
27、處理器，用于執行所述計算機程序指令從而完成如上述任意一項所述的養殖水體水質智能監測調控方法的操作。
28、第四方面，本專利技術提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序或指令，所述計算機程序或所述指令在被計算機執行時實現如上述任意一項所述的養殖水體水質智能監測調控方法。
29、本專利技術本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種養殖水體水質智能監測調控方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種養殖水體水質智能監測調控方法，其特征在于，所述初始水質等級預測模型采用多因子融合模型，對應地，所述水質樣本數據集包括樣本水質參數和與所述樣本水質參數匹配的水質等級；所述實時水質參數包括n種水質參數，n為所述實時水質參數中水質參數的總數，n為大于1的自然數；所述指定養殖水體區域的水質等級為：
3.根據權利要求2所述的一種養殖水體水質智能監測調控方法，其特征在于，所述初始水質調控參數預測模型采用多目標優化模型；對應地，所述水質樣本數據集還包括在與所述樣本水質參數匹配的水質等級小于預設水質等級時，與所述樣本水質參數匹配的樣本水質調控參數。
4.根據權利要求1所述的一種養殖水體水質智能監測調控方法，其特征在于，所述水質檢測模塊包括水質監測控制模塊以及與所述水質監測控制模塊通信連接的溫度檢測模塊、PH檢測模塊、溶解氧檢測模塊、透明度檢測模塊和氨氮檢測模塊；對應地，所述實時水質參數包括溫度值、PH值、溶氧量、透明度和氨氮濃度。
5.根據權利要求1所述的一種養殖
6.根據權利要求1所述的一種養殖水體水質智能監測調控方法，其特征在于，所述水質調控模塊包括增氧驅動模塊、投藥驅動模塊和換水驅動模塊。
7.根據權利要求1所述的一種養殖水體水質智能監測調控方法，其特征在于，得到所述指定養殖水體區域的水質等級后，所述方法還包括：
8.一種養殖水體水質智能監測調控系統，其特征在于，用于實現如權利要求1至7中任意一項所述的養殖水體水質智能監測調控方法；所述養殖水體水質智能監測調控系統包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括：
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序或指令，其特征在于，所述計算機程序或所述指令在被計算機執行時實現如權利要求1至7中任意一項所述的養殖水體水質智能監測調控方法。
...【技術特征摘要】
1.一種養殖水體水質智能監測調控方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種養殖水體水質智能監測調控方法，其特征在于，所述初始水質等級預測模型采用多因子融合模型，對應地，所述水質樣本數據集包括樣本水質參數和與所述樣本水質參數匹配的水質等級；所述實時水質參數包括n種水質參數，n為所述實時水質參數中水質參數的總數，n為大于1的自然數；所述指定養殖水體區域的水質等級為：
3.根據權利要求2所述的一種養殖水體水質智能監測調控方法，其特征在于，所述初始水質調控參數預測模型采用多目標優化模型；對應地，所述水質樣本數據集還包括在與所述樣本水質參數匹配的水質等級小于預設水質等級時，與所述樣本水質參數匹配的樣本水質調控參數。
4.根據權利要求1所述的一種養殖水體水質智能監測調控方法，其特征在于，所述水質檢測模塊包括水質監測控制模塊以及與所述水質監測控制模塊通信連接的溫度檢測模塊、ph檢測模塊、溶解氧檢測模塊、透明度檢測模塊和氨氮檢測模塊；對應地，所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：牛景彥，馮廣慶，王備戰，權玉萍，柴曉亮，蔡前鋒，苗永平，駱揚，
申請(專利權)人：焦作師范高等專科學校，
類型：發明
國別省市：
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