【摘 要】
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溶解氧是衡量养殖水体质量的重要指标,适宜的溶解氧是鱼类生存和繁殖的必要条件。溶解氧含量持续性偏低会导致水质恶化及鱼类死亡。因此研究池塘养殖水体溶解氧的精准监测、预测和管控,将溶解氧长时间保持在合理水平十分必要。为提高养殖业生产力和增加养殖效益,本文根据华中农业大学“零排放”绿色高效圈养模式中信息化监控和管理的需求,将物联网通信技术和信息管理系统相结合,设计和构建一套溶解氧预测及管理系统,具体研究内
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溶解氧是衡量养殖水体质量的重要指标,适宜的溶解氧是鱼类生存和繁殖的必要条件。溶解氧含量持续性偏低会导致水质恶化及鱼类死亡。因此研究池塘养殖水体溶解氧的精准监测、预测和管控,将溶解氧长时间保持在合理水平十分必要。为提高养殖业生产力和增加养殖效益,本文根据华中农业大学“零排放”绿色高效圈养模式中信息化监控和管理的需求,将物联网通信技术和信息管理系统相结合,设计和构建一套溶解氧预测及管理系统,具体研究内容如下:（1）构建基于MQTT的溶解氧等水质参数的无线传输链路。针对“零排放”绿色高效圈养模式水质参数监控中“上传下达”的需求,本文以MQTT作为传输层通信协议,设计“云+端”的系统结构,设计通信消息体并确定通信方案,最后搭建了EMQX为消息代理服务器的传输层,同时为保证农业数据安全,启用TLS/SSL进行数据传输加密。（2）搭建基于Python+Django+Postgre SQL的溶解氧预测及管理系统。根据水质监测、设备控制和预测预警的需求,结合用户管理功能进行应用层结构和数据库表结构设计,完成后端功能设计和前端模块实现,为用户提供了一个高效稳定的查询显示、远程控制的环境。（3）构建ARIMA-LSTM的溶解氧预测模型。在分析ARIMA模型、LSTM模型原理和特点的基础上,分别构建基于ARIMA、LSTM和ARIMA-LSTM组合模型以预测24h内溶解氧变化情况。其中基于ARIMA模型溶解氧预测的MAE为1.3211,RMSE为1.6861;基于LSTM模型溶解氧预测的MAE为1.9002,RMSE为2.2103;基于ARIMA-LSTM组合模型溶解氧预测的MAE为1.0700,RMSE为1.2288。以上试验结果表明:相较于单一ARIMA模型,组合模型的MAE和RMSE分别减小了19.01%和27.12%;相较于单一LSTM模型,组合模型的MAE和RMSE分别减小了43.69%和44.41%,组合模型充分发挥了ARIMA和LSTM模型的优势,具有更高的溶解氧预测精度。本文以物联网系统集成为指导思想,以溶解氧预测及管理系统为研究对象,通过连接数据无线传输、溶氧预测和增氧管控的应用环节,实现了对养殖水体溶解氧的精准监测,并为增氧管控过程提供了有效的指导。
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