CN110334845A - 一种基于gru溶解氧长时间预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及水产养殖领域，具体为大闸蟹的养殖,涉及一种基于GRU溶解氧长时间预测方法。本发明使用与溶解氧具有较强相关性的变量，合理设计划分数据集，并运用GRU网络进行建模，提高了模型的预测精度，达到长时间预测的效果，可准确预测溶解氧未来一段时间内的变化趋势，为养殖户养殖过程的增氧等措施提供合理建议，从而规划增氧设备的使用时间，有效提高大闸蟹产量和降低养殖过程中的能耗和成本。
Description
技术领域
本发明涉及水产养殖领域，具体为大闸蟹的养殖,涉及一种基于GRU溶解氧长时间预测方法。
背景技术
水产养殖业是我国的重要产业之一，溶解氧作为水质变化的重要参数，反映了养殖水域的水体环境，并影响着大闸蟹的生长过程。准确预测溶解氧的浓度，可以为养殖户提供养殖建议，但是在实际养殖中，养殖水域溶解氧数值大都无法长时间进行预测，并且短期预测结果也不精确，极易导致人工增氧不及时，造成大闸蟹死亡等恶劣后果。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种可长时间预测溶解氧的变化趋势，预测精度高的基于GRU溶解氧长时间预测方法。
为了解决上述技术问题，本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于GRU溶解氧长时间预测方法，包括以下步骤：
S1：构建数据集，使用历史采集的养殖水域的历史数据，包括养殖水域的温度、pH、浊度、氨氮化合物浓度、溶解氧浓度以及相应的采集时间，分析每个历史数据间的相关性，然后建立数据集；
S2：设定输入输出数据集，根据数据集的采集周期为10分钟，将输入数据集中的单个元素设定为120次采集数据构成的6*120矩阵，其为时刻t前20时小时采集的数据，包括采集的时间记录、温度、pH、浊度、NH和溶解氧浓度；将输出数据集设定为t时刻向后20小时的溶解氧浓度；
S3：优化模型，以交叉验证的方式对输入数据集和输出数据划分为训练集和测试集，分别训练和测试优化的GRU网络模型，结合设定的初始网络参数,建立预测溶解氧的预测GRU模型，用损失函数对预测GRU模型进行跟踪，调整参数，以获得最优的预测GRU模型；
S4：验证预测模型，对养殖水域的数据进行采集，运用步骤S3所建立的预测GRU模型预测溶解氧数据并对其检测，以获得养殖水域的溶解氧变化趋势。
优选的，在步骤S2中，在对数据集划分输入输出数据集时，将溶解氧浓度划入输入数据集中。
优选的，在步骤S3、S4中，在对预测GRU模型的训练和验证过程中，对预测GRU模型进行反复多次训练，用以优化预测模型。
优选的，步骤S1中，在分析每个历史数据间的相关性前，先对历史数据中的异常值进行异常值处理。
优选的，步骤S3中，在训练过程中，对预测GRU模型的参数进行优化，包括节点数、学习率和迭代次数。
优选的，步骤S3中，初始网络参数包括各层节点数，学习率，优化器以及损失函数。
本发明的有益效果：
本发明使用与溶解氧具有较强相关性的变量，合理设计划分数据集，并运用GRU网络进行建模，提高了模型的预测精度，达到长时间预测的效果，可准确预测溶解氧未来一段时间内的变化趋势，为养殖户养殖过程的增氧等措施提供合理建议，从而规划增氧设备的使用时间，有效提高大闸蟹产量和降低养殖过程中的能耗和成本。
附图说明
图1是本发明的一种基于GRU溶解氧长时间预测方法流程图。
图2是运用已有数据进行相关性分析后得到的结果。
图3是本发明模型测试结果图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
参照图1-3所示，一种基于GRU溶解氧长时间预测方法，包括以下步骤：
S1：构建数据集，使用历史采集的养殖水域的历史数据，包括养殖水域的温度、pH、浊度、氨氮化合物浓度(NH)、溶解氧浓度以及相应的采集时间，分析每个历史数据间的相关性，验证数据选择的合理性，然后建立数据集；
S2：设定输入输出数据集，根据数据集的采集周期为10分钟，将输入数据集中的单个元素设定为120次采集数据构成的6*120矩阵，其为时刻t前20 时小时采集的数据，包括采集的时间记录、温度、pH、浊度、NH和溶解氧浓度，将输出数据集设定为t时刻向后20小时的溶解氧浓度；
S3：优化模型，以交叉验证的方式对输入数据集和输出数据划分为训练集和测试集，分别训练和测试优化的Gated Recurrent Unit(GRU)网络模型，结合设定的初始网络参数,建立预测溶解氧的预测GRU模型，用损失函数对预测GRU 模型进行跟踪，调整参数，以获得最优的预测GRU模型；
S4：验证预测模型，对养殖水域的数据进行采集，运用步骤S3所建立的预测GRU模型预测溶解氧数据并对其检测，以获得养殖水域的溶解氧变化趋势。
本发明利用养殖水域的环境因素的数据，结合合理的数据集划分建立预测 GRU模型，确保长时间预测溶解氧浓度变化的精度，达到对养殖户养殖过程提供合理建议的目的，本发明中的预测GRU模型在一定程度上达到预测水质变化的作用，从而提高大闸蟹产量和降低养殖过程中的成本投入。
本发明使用与溶解氧具有较强相关性的变量，合理设计划分数据集，并运用GRU网络进行建模，提高了模型的预测精度，达到长时间预测的效果，可准确预测溶解氧未来一段时间内的变化趋势，为养殖户养殖过程的增氧等措施提供合理建议，从而规划增氧设备的使用时间，有效提高大闸蟹产量和降低养殖过程中的能耗和成本。
本发明的预测模型的选择，使用GRU模型进行预测，达到较优的预测效果。 GRU是Recurrent Neural Network(RNN)的一种衍生模型，是基于long short-term memory(LSTM)优化细胞单元后的模型。RNN作为常用的解决时序序列预测问题的模型，拥有很好的预测精度，而相较于RNN和LSTM，GRU对于时序序列的预测效果要更为优秀。
在步骤S2中，在对数据集划分输入输出数据集时，将溶解氧浓度划入输入数据集中，将溶解氧浓度自身放入输入数据集，可丰富单次输入的数据量，提高预测GRU模型长时间预测的精度。
在步骤S3、S4中，在对预测GRU模型的训练和验证过程中，对预测GRU 模型进行反复多次训练，用以优化预测模型。进行多次训练，可进一步优化预测模型，提高长时间预测的效果和精度，在结合实际采集数据，使得预测GRU 模型的检验模型效果更好。
步骤S1中，在分析每个历史数据间的相关性前，先对历史数据中的异常值进行异常值处理。
步骤S3中，在训练过程中，对预测GRU模型的参数进行优化，包括节点数、学习率和迭代次数。
步骤S3中，初始网络参数包括各层节点数，学习率，优化器以及损失函数。
参阅图3，其中黑色实线为监测得到的实际溶解氧浓度，灰色实线为预测得到的溶解氧浓度，下标为测试数据集当前时刻后的间隔时间，单位是分钟 (min)。
具体的，步骤S1中，将历史数据中的采集时间化解为时间常数，构建6 种数据组成的6维的基础数据集，处理异常值，然后分析数据集中每个维数据间的相关性；
步骤S2中，以预测时长ti，单位小时(h)，将单个输入数据长度设置为6ti，为6ti组数据组成的矩阵，相邻两个数据间的时差为10min，以此构建输入数据集；以与输入数据集相差ti时刻的溶解氧浓度数据设置为输入数据集的标签，也就是输出数据集。
步骤S3中，使用GRU网络建立预测模型，选择初始参数，包括各层节点数，学习率，优化器，损失函数等等，通过训练过程中跟踪损失函数变化，调整参数。利用模型评价指标，包括平均绝对误差(MAE)、均方差(MSE)、平均绝对百分误差(MAPE)，以及拟合度(R2)，检验模型训练效果和测试效果；
步骤S4中，在实际养殖过程中采集溶解氧数据，模型预测效果，进一步完善预测GRU模型。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。
Claims (6)
1.一种基于GRU溶解氧长时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：构建数据集，使用历史采集的养殖水域的历史数据，包括养殖水域的温度、pH、浊度、氨氮化合物浓度、溶解氧浓度以及相应的采集时间，分析每个历史数据间的相关性，然后建立数据集；
S2：设定输入输出数据集，根据数据集的采集周期为10分钟，将输入数据集中的单个元素设定为120次采集数据构成的6*120矩阵，其为时刻t前20时小时采集的数据，包括采集的时间记录、温度、pH、浊度、NH和溶解氧浓度；将输出数据集设定为t时刻向后20小时的溶解氧浓度；
S3：优化模型，以交叉验证的方式对输入数据集和输出数据划分为训练集和测试集，分别训练和测试优化的GRU网络模型，结合设定的初始网络参数,建立预测溶解氧的预测GRU模型，用损失函数对预测GRU模型进行跟踪，调整参数，以获得最优的预测GRU模型；
S4：验证预测模型，对养殖水域的数据进行采集，运用步骤S3所建立的预测GRU模型预测溶解氧数据并对其检测，以获得养殖水域的溶解氧变化趋势。
2.如权利要求1所述的基于GRU溶解氧长时间预测方法，其特征在于，在步骤S2中，在对数据集划分输入输出数据集时，将溶解氧浓度划入输入数据集中。
3.如权利要求1所述的基于GRU溶解氧长时间预测方法，其特征在于，在步骤S3、S4中，在对预测GRU模型的训练和验证过程中，对预测GRU模型进行反复多次训练，用以优化预测模型。
4.如权利要求1所述的基于GRU溶解氧长时间预测方法，其特征在于，步骤S1中，在分析每个历史数据间的相关性前，先对历史数据中的异常值进行异常值处理。
5.如权利要求1所述的基于GRU溶解氧长时间预测方法，其特征在于，步骤S3中，在训练过程中，对预测GRU模型的参数进行优化，包括节点数、学习率和迭代次数。
6.如权利要求1所述的基于GRU溶解氧长时间预测方法，其特征在于，步骤S3中，初始网络参数包括各层节点数，学习率，优化器以及损失函数。
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