(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111346609.0 (22)申请日 2021.11.15 (71)申请人 中国水产科 学研究院渔业机 械仪器 研究所 地址 200092 上海市杨 浦区四平街道赤峰 路63号 (72)发明人 刘世晶　钱程　涂雪滢　李国栋　 汤涛林　 (74)专利代理 机构 上海伯瑞杰知识产权代理有 限公司 312 27 代理人 李庆 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 池塘养殖溶解氧缺失数据插补方法 (57)摘要 本发明提供一种池塘养殖溶解氧缺失数据 插补方法， 包括步骤： S1： 数据获取； S2： 数据预处 理； S3： 建立一SSIM模型； S4： 利用所述SSIM模型 建立一基于PCA_SSIM的溶解氧插补模型； S5： 对 所述基于PCA_SSIM的溶解氧插补模型进行评价。 本发明的一种池塘养殖溶解氧缺失数据插补方 法， 在传统的气象环境时序数据中引入投喂和增 氧两个人为活动变量数据， 并利用PCA分析方法 实现数据筛选， 利用SSIM方法构造池塘溶解氧插 补模型， 实现溶解氧缺失数据插补。 权利要求书3页 说明书7页 附图3页 CN 114036846 A 2022.02.11 CN 114036846 A 1.一种池塘养殖 溶解氧缺失数据插补方法， 包括 步骤： S1： 数据获取； S2： 数据预处 理； S3： 建立一SSIM模型； S4： 利用所述S SIM模型建立 一基于PCA_S SIM的溶解氧插补模型； S5： 对所述基于PCA_S SIM的溶解氧插补模型进行评价。 2.根据权利要求1所述的池塘养殖溶解氧缺失数据插补方法， 其特征在于， 所述数据获 取步骤中： 一池塘还配置有一叶轮增氧机和一 风力投饲机； 将水质传感器采用浮标形式放置在所述池塘短轴中线距长轴中线25m处， 所述水质传 感器通过无线网络传输水质数据， 所述水质数据包括： 溶解氧、 pH值和水温； 所述水质传感 器的采样频率 为5min， 采样水深为20m； 将气象站通过无线 网络传输气象数据并设置于所述池塘的左上角； 所述气象数据包括 气温、 气压、 风速、 风向、 大气压、 光照强度和降雨 量； 所述气象站的采样频率 为5min； 采用预设程序实现所述叶轮增氧机和所述风力投饲机的定时自动控制和环境在线监 测功能， 并按照标准时间戳将控制数据、 所述水质数据和所述气象数据存 储到数据库内。 3.根据权利要求2所述的池塘养殖溶解氧缺失数据插补方法， 其特征在于， 所述S2步骤 进一步包括步骤： S21： 当所述 叶轮增氧机或所述风力投饲机开启时， 采用公式(1)计算不规则时间分布 状态值； 当所述叶轮增氧机和所述风力投饲机 关闭时， 采用公式(2)计算不规则时间分布状 态值； 其中， Oi表示所述叶轮增氧机或所述风力投饲机开启时 的时间区间状态； Ci表示所述叶 轮增氧机和所述风力投饲机 关闭时的时间区间状态； Ti↑为大于开启时间Ti且距离开启时间 最近的所述水质传感器的采样时间点， Ti↓为小于开启时间Ti且距离开启时间最近的所述水 质传感器的采样时间点； i 为设备开关次数； S22： 对缺失值少于等于2个采样时间间隔的所述气象数据和所述水质数据采用线性插 值的方法进行修复； S23： 对于异常值进行检测 和修复； S24： 对所述气象数据和所述水质数据进行归一 化处理。 4.根据权利要求3所述的池塘养殖溶解氧缺失数据插补方法， 其特征在于， 所述S24步 骤中通过公式(3)对数据进行归一 化处理： 其中， xi表示特定时间长度索引i处的特征向量， min表示数据中的最小 值， max表示数据 中的最大值。 5.根据权利要求4所述的池塘养殖溶解氧缺失数据插补方法， 其特征在于， 所述SSIM模权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114036846 A 2型采用双向LSTM作为编码器； 所述SSIM模型 的输入是可变长度序列x＝{xi}， 其中xi为特定时间长度索引i处的特征 向量； 在每个时间索引t处的隐藏状态为 其中， 表示前向隐藏状态， 表 示反向隐藏状态； 构建的隐藏序列h＝{ht}； 则时间索引t处的隐藏状态更新如下： int＝σ(Wxinxt+Whinht‑1+bin) ft＝σ(Wxfxt+Whfht‑1+bf) ot＝σ(Wxoxt+Whoht‑1+bo) 其中， int表示时间索引t处的输入门， ft表示时间索引 t处的遗忘门， ot表示时间索引t 处的输出门； ct表示时间索引t处的单元向量； σ 表示sigmoid函数； 表示元素乘法； 第一参 数W和第二参数b将级联映射到隐藏状态的大小； ht表示模型输出的隐藏状态； Wxin表示输入 门输入权重； xt表示t时刻输入门输入； Whin表示输入层隐藏状态权重； bin表示输入门偏置； Wxf表示遗忘层输入权重； Whf表示遗忘门隐藏状态权重； bf表示表示遗忘门偏置； Wxc表示时 间索引处隐藏状态权重； Whc表示时间索引隐藏状态权重； bc表示时间索引处偏置； Wxo表示输 出门输入权 重； Who表示输出门隐藏状态权 重； bo表示输出门偏置； 所述SSIM模型的解码器负责递归 生成输出序列y＝{y1， y2， ...， ym}， 在LSTM层的顶 部添 加一个具有线性激活函数的完全连接层， 以生 成具有连续值的预测； 对于所述解码 器， 在时 间索引t处的估值yt计算如下： yt＝Linear(W[st， ct]+b) st＝LSTM(yt‑1， st‑1， ct) 其中， st是解码器在时间索引t处的隐藏状态， ct是编码器传递的隐藏状态的加权和， [st， ct]是解码器隐藏状态和上下文向量的串联； LSTM表示利用LSTM网络进行解码运算； Linear表示基于递归的全连接运 算。 6.根据权利要求1所述的池塘养殖溶解氧缺失数据插补方法， 其特征在于， 所述S4步骤 进一步包括步骤： S41： 通过构建池塘养殖物联网系统， 获取所述气象数据、 所述水质数据、 所述叶轮增氧 机的数据和所述 风力投饲机的数据； S42： 对所述气象数据和所述水质数据按照时间序列分析要求进行标准化和归一化预 处理； S43： 基于PCA方法选取关键影响因子， 并利用所述关键影响因子筛选所述气象数据和 所述水质数据， 构建一训练集和一测试集； S44： 利用所述训练集对所述SSIM模型进行训练直至所述SSIM模型的输出达到目标准 确率， 获得 所述基于PCA_S SIM的溶解氧插补模型； S45： 利用所述测试集验证所述基于PCA_SSIM的溶解氧插补模型的精度， 并验证所述基 于PCA_SSIM的溶解氧插补模型的有效性。 7.根据权利要求1所述的池塘养殖溶解氧缺失数据插补方法， 其特征在于， 所述S5步骤权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114036846 A 3