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申请/专利权人：江苏省沿海开发投资有限公司

摘要：本申请提供一种基于物联网的水产养殖病害防控方法及平台。该方法通过环境传感器集合中的传感器序列获取水产养殖区域内养殖网格单元的环境信息，并将环境信息发送至云端服务器，以使云端服务器根据环境传感器集合中各个传感器序列所对应的环境信息，生成环境信息集合，从而根据预设水产养殖病害预测模型以及环境信息集合生成水产养殖区域的病害预测信息，以实现对于水产养殖区域在异常溶解氧状态下所发生的水产养殖病害的自动预测，从而实现水产养殖病害的提前防控。

主权项：1.一种基于物联网的水产养殖病害防控方法，其特征在于，应用于水产养殖管理平台；所述水产养殖管理平台包括云端服务器以及环境传感器集合，所述环境传感器集合中的各个环境传感器分别与所述云端服务器通信连接；所述方法，包括：通过所述环境传感器集合中的第一传感器序列获取水产养殖区域内第一养殖网格单元的第一环境信息，并将所述第一环境信息发送至所述云端服务器，所述第一环境信息包括第一环境参数序列以及所述第一养殖网格单元所对应的第一位置信息，所述第一传感器序列包括第一溶解氧传感器以及至少一个关联传感器；所述云端服务器根据所述环境传感器集合中各个传感器序列所对应的环境信息，生成环境信息集合；所述云端服务器根据预设水产养殖病害预测模型以及所述环境信息集合生成所述水产养殖区域的病害预测信息，所述病害预测信息用于表征所述水产养殖区域在异常溶解氧状态下所发生的水产养殖病害；在所述云端服务器根据预设水产养殖病害预测模型以及所述环境信息集合生成所述水产养殖区域的病害预测信息之前，还包括：利用公式1，并根据预设水产养殖病害预测训练数据集确定各个关联环境参数与溶解氧参数之间的关联特征值，其中，所述预设水产养殖病害预测训练数据集中的各个水产养殖病害标注数据包括时间参数、所述溶解氧参数以及所述关联环境参数，所述关联环境参数为所述关联传感器所对应的环境参数，所述公式1为： 其中，为所述预设水产养殖病害预测训练数据集中第个水产养殖病害标注数据中的溶解氧参数，为所述预设水产养殖病害预测训练数据集中第个水产养殖病害标注数据中的关联环境参数,为所述预设水产养殖病害预测训练数据集中水产养殖病害标注数据的数量；根据所述预设水产养殖病害预测训练数据集以及所述关联特征值对预设长短期记忆网络进行训练，以生成所述预设水产养殖病害预测模型，其中，所述关联特征值与所述预设长短期记忆网络的权重矩阵中用于表征所述关联环境参数的权重初始值为正相关的关系；所述云端服务器根据预设水产养殖病害预测模型以及所述环境信息集合生成所述水产养殖区域的病害预测信息，包括：所述云端服务器利用公式2，并根据所述环境信息集合确定环境特征信息，所述公式2为： 其中，为所述水产养殖区域在第一方向上养殖网格单元的个数，为所述水产养殖区域在第二方向上养殖网格单元的个数，为环境特征信息中的特征溶解氧参数，为环境特征信息中的特征关联环境参数，为所述水产养殖区域中第行第列待养殖网格单元所对应的环境信息中的溶解氧参数，为所述水产养殖区域中第行第列待养殖网格单元所对应的环境信息中的关联环境参数；所述云端服务器根据预设水产养殖病害预测模型以及环境特征信息确定预测溶解氧参数；若所述溶解氧参数小于预设溶解氧阈值，则所述云端服务器确定所述水产养殖区域的病害预测信息为缺氧型水产养殖病害；在所述根据所述环境信息集合确定环境特征信息之前，还包括：所述云端服务器利用公式3，并根据所述环境信息集合与历史环境信息集合确定所述环境信息集合中各个环境信息的偏差度，其中，所述历史环境信息集合为所述环境信息集合所对应的当前时间的上一个监测时刻的环境信息所构成的集合，所述公式3为： 其中，为所述水产养殖区域中第行第列待养殖网格单元所对应的历史环境信息中的溶解氧参数，为所述水产养殖区域中第行第列待养殖网格单元所对应的历史环境信息中的关联环境参数，为所述水产养殖区域中第行第列待养殖网格单元所对应环境信息的偏差度；若所述环境信息集合中的目标环境信息的偏差度大于预设偏差度阈值，则所述云端服务器根据预设偏差修正算法对偏差度大于所述目标环境信息进行更新。

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