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龙图腾网恭喜珠海城市职业技术学院申请的专利一种复杂养殖环境下基于深度学习的水质溶解氧预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116957144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310838442.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种复杂养殖环境下基于深度学习的水质溶解氧预测方法是由刘玉洁设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂养殖环境下基于深度学习的水质溶解氧预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种复杂养殖环境下基于深度学习的水质溶解氧预测方法，包括：获取海鲈养殖区域内的海流数据，包括流速、流向、温度、盐度，以及不同水深的溶解氧数据；根据海鲈养殖区域的历史海流数据，评估海流数据的波动性和不规则变化程度，并预测海鲈养殖期间内养殖区域的海流的不稳定性变化；根据海鲈养殖区域所在位置的历史季节性海流数据，预测海鲈养殖期间内养殖区域的海流数据；基于海鲈养殖区域不同水深的溶解氧含量预测模型，预测海鲈养殖期间内养殖区域的溶解氧含量，筛选符合海鲈养殖要求的养殖区域；根据海鲈不同养殖阶段的需求溶解氧含量，采用可开合式通风口和垂直升降式养殖网箱，调整海鲈养殖网箱内的溶解氧含量。

本发明授权一种复杂养殖环境下基于深度学习的水质溶解氧预测方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂养殖环境下基于深度学习的水质溶解氧预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取海鲈养殖区域内的海流数据，包括流速、流向、温度、盐度，以及不同水深的溶解氧数据；根据海鲈养殖区域的海流数据以及不同水深的溶解氧含量数据，建立海鲈养殖区域不同水深的溶解氧含量预测模型，预测海鲈养殖区域不同水深的溶解氧含量；根据海鲈养殖区域的历史海流数据，评估海流数据的波动性和不规则变化程度，并预测海鲈养殖期间内养殖区域的海流的不稳定性变化；根据海鲈养殖区域所在位置的历史季节性海流数据，预测海鲈养殖期间内养殖区域的海流数据；基于海鲈养殖区域不同水深的溶解氧含量预测模型，预测海鲈养殖期间内养殖区域的溶解氧含量，筛选符合海鲈养殖要求的养殖区域；根据海鲈不同养殖阶段的需求溶解氧含量，采用可开合式通风口和垂直升降式养殖网箱，调整海鲈养殖网箱内的溶解氧含量；根据海鲈养殖网箱中鱼群密度分布以及实时溶解氧含量的水平分布监测结果，调整饵料投放分布达到改变海鲈养殖网箱中溶解氧分布的目的；根据历史的黑潮来临时不同水深的水质参数的监测数据，建立海鲈养殖区域的水质模型，预测黑潮来临时养殖区域内不同水深的溶解氧含量，并实时调整海鲈养殖的网箱深度、通风口大小和个数；所述根据海鲈养殖区域的海流数据以及不同水深的溶解氧含量数据，建立海鲈养殖区域不同水深的溶解氧含量预测模型，预测海鲈养殖区域不同水深的溶解氧含量，包括:获取海鲈养殖区域的海流数据，包括流速、流向、温度、盐度，以及不同水深的溶解氧含量数据；对获取的数据进行质量控制，包括去除异常值、处理缺失值；确定流速、流向、温度、盐度和水深作为输入变量，将溶解氧含量作为目标变量；对数据进行特征选择，选取与溶解氧含量相关性高的特征；采用随机划分的方法将数据集分为训练集和测试集；使用支持向量机算法进行训练，以流速、流向、温度、盐度和水深作为输入，建立海鲈养殖区域不同水深的溶解氧含量预测模型；在训练过程中，根据损失函数进行模型参数的优化，提高模型的预测准确性；使用测试集对训练好的模型进行验证，通过计算预测值与真实值之间的误差指标，包括均方根误差、平均绝对误差，评估模型的准确性和性能；根据评估结果，对模型进行调整和优化，以进一步提高预测精度和泛化能力；使用训练好的模型，根据输入的流速、流向、温度、盐度和水深数据，预测海鲈养殖区域不同水深的溶解氧含量。

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