隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的快速發(fā)展,加強(qiáng)養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究,提升水產(chǎn)養(yǎng)殖災(zāi)防災(zāi)能力,保障水產(chǎn)養(yǎng)殖安全生產(chǎn)已成為漁業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵內(nèi)容之一。在養(yǎng)殖池塘中,溶解氧（dissolved oxygen,DO）是養(yǎng)殖池塘水質(zhì)的一項(xiàng)重要指標(biāo),氧氣不足會(huì)對(duì)魚類的生存環(huán)境產(chǎn)生不利影響。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來水中溶解氧變化趨勢(shì),建立準(zhǔn)確、實(shí)用的預(yù)測(cè)模型對(duì)于水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前,物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)在水產(chǎn)養(yǎng)殖溶解氧預(yù)測(cè)中應(yīng)用尚處于摸索和嘗試階段,溶解氧預(yù)測(cè)模型依然停留在實(shí)驗(yàn)室研究階段,要使溶解氧預(yù)測(cè)達(dá)到實(shí)用化水平,關(guān)鍵要提高預(yù)測(cè)模型精度,其次是實(shí)現(xiàn)在線預(yù)測(cè)。本文以水產(chǎn)養(yǎng)殖溶解氧為研究對(duì)象,搭建多尺度養(yǎng)殖環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立溶解氧預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)的溶解氧在線預(yù)測(cè)應(yīng)用。主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下:（1）為了給溶解氧預(yù)測(cè)模型提供全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來源,首先研究水產(chǎn)養(yǎng)殖池塘中溶解氧變化過程,分析時(shí)空多尺度環(huán)境因子與溶解氧的關(guān)系。進(jìn)而得出需要監(jiān)測(cè)的水質(zhì)指標(biāo)為溶解氧,7個(gè)水體因子（水溫、p H、氨氮、總氮、總磷、高錳酸鹽和亞硝酸鹽）和5個(gè)氣象因子（氣溫、風(fēng)速、氣壓、光照和濕度）。接著通過NB-Io T技術(shù)獲... 

【文章頁數(shù)】：130 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 水質(zhì)預(yù)測(cè)方法研究進(jìn)展
        1.2.2 水產(chǎn)養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)研究進(jìn)展
        1.2.3 NB-IoT技術(shù)研究進(jìn)展
    1.3 研究?jī)?nèi)容、研究方法和技術(shù)路線
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 技術(shù)路線
    1.4 論文組織架構(gòu)
第2章 基于NB-IOT的水產(chǎn)養(yǎng)殖多尺度環(huán)境數(shù)據(jù)獲取研究
    2.1 影響溶解氧的多尺度環(huán)境因子分析
    2.2 基于NB-IOT的多尺度環(huán)境數(shù)據(jù)獲取體系框架
    2.3 NB-IOT信息感知設(shè)計(jì)
        2.3.1 水質(zhì)傳感設(shè)計(jì)
        2.3.2 水質(zhì)化學(xué)檢測(cè)和氣象感知設(shè)計(jì)
        2.3.3 數(shù)據(jù)幀格式及終端程序設(shè)計(jì)
    2.4 云服務(wù)數(shù)據(jù)傳輸
        2.4.1 IoT平臺(tái)設(shè)備對(duì)接
        2.4.2 IoT平臺(tái)北向應(yīng)用
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于EEMD-LSSVM的溶解氧時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型研究
    3.1 時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型總體思路
    3.2 溶解氧時(shí)間序列實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析
        3.2.1 溶解氧時(shí)間序列數(shù)據(jù)來源
        3.2.2 溶解氧時(shí)間序列自相關(guān)特性解析
    3.3 基于EEMD-LSSVM的溶解氧時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型構(gòu)造
        3.3.1 驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
        3.3.2 樣本熵合并
        3.3.3 相空間重構(gòu)
        3.3.4 自適應(yīng)蟻群算法優(yōu)化LSSVM預(yù)測(cè)
        3.3.5 BP神 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果疊加
    3.4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析
        3.4.1 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)Ⅰ：與單一預(yù)測(cè)模型的對(duì)比分析
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)Ⅱ：分解算法的對(duì)比分析
        3.4.4 實(shí)驗(yàn)Ⅲ：LSSVM參數(shù)優(yōu)化的對(duì)比分析
        3.4.5 實(shí)驗(yàn)Ⅳ：結(jié)果疊加的對(duì)比分析
    3.5 本章小節(jié)
第4章 基于相似日聚類的多因子溶解氧預(yù)測(cè)模型研究
    4.1 基于相似日聚類的多因子預(yù)測(cè)模型總體思路
    4.2 多因子實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.3 基于相似日聚類的多因子溶解氧預(yù)測(cè)模型構(gòu)造
        4.3.1 灰色關(guān)聯(lián)度篩選關(guān)鍵因子
        4.3.2 相似日聚類樣本
        4.3.3 EEMD分解多因子序列
        4.3.4 樣本熵合并子序列
        4.3.5 多分ELM預(yù)測(cè)
        4.3.6 BP神 網(wǎng)絡(luò)疊加預(yù)測(cè)結(jié)果
    4.4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)Ⅰ：與不聚類樣本集模型的對(duì)比分析
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)Ⅱ：不同天氣類型EEMD-LSSVM、MF-ES-ELM對(duì)比分析
    4.5 本章小節(jié)
第5章 基于兩級(jí)中間件響應(yīng)速度優(yōu)化的軟件應(yīng)用系統(tǒng)研究
    5.1 中間件設(shè)計(jì)思路
    5.2 第一級(jí)中間件設(shè)計(jì)
    5.3 第二級(jí)中間件設(shè)計(jì)
    5.4 應(yīng)用實(shí)現(xiàn)
        5.4.1 Web應(yīng)用實(shí)現(xiàn)
        5.4.2 Android應(yīng)用實(shí)現(xiàn)
    5.5 本章小節(jié)
第6章 水產(chǎn)養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)測(cè)試
    6.1 測(cè)試準(zhǔn)備
    6.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性測(cè)試
    6.3 網(wǎng)絡(luò)丟包率測(cè)試
    6.4 控制成功率測(cè)試
    6.5 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率測(cè)試
    6.6 交互響應(yīng)測(cè)試
    6.7 本章小結(jié)
第7章 結(jié)論與展望
    7.1 研究結(jié)論
    7.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    7.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀博士學(xué)位期間的主要成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)研究[D]. 茆毓琦.青島科技大學(xué) 2018
[2]基于NB-IoT的城市聲光污染監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 穆志洋.浙江大學(xué) 2018
[3]面向安卓終端的大氣物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 孫洪彬.吉林大學(xué) 2017
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