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申请/专利权人：广东海洋大学

摘要：本发明公开一种海上养殖的波浪能控制分配及系统，包括：获取海上养殖区各个子养殖区的养殖周期，将各个子养殖区的剩余的养殖周期从小到大进行排序，根据排序结果得到多个工作周期；通过预设的神经网络模型得到下一工作周期的预测波浪能产量；通过预设的RFE模型得到各个养殖区的重要性系数值排序结果；根据各个养殖设备的设备类型、各个养殖设备所在养殖区、所述预测波浪能产量和重要性系数值排序结果，依次调整第一类养殖设备、第二类养殖设备和第三类养殖设备的运行周期和运行功率。采用本发明，通过建立预测模型，可以提前预测下一工作周期内的波浪能产量，进而根据预测结果来安排养殖设备的运行计划，避免资源的浪费或短缺。

主权项：1.一种海上养殖的波浪能控制分配方法，其特征在于，包括：获取海上养殖区各个子养殖区的养殖周期，将各个子养殖区的剩余的养殖周期从小到大进行排序，根据排序结果得到多个工作周期；将预设的神经网络模型的输入层设置为三个维度，选择一个LSTM层和一个GRU层构成预设的神经网络模型隐藏层；在输出层设置若干个第一神经元和一个第二神经元，每个所述第一神经元对应一组部署在海上的传感器；所述第二神经元的输出为全部所述第一神经元输出之和；每一组传感器负责一个海洋子区域的信息收集；将历史海洋数据转换成一个三维张量；所述三维张量的第一维度为批次样本数量，所述批次样本数量与部署在海上传感器的组数相等；所述三维张量的第二维度为时间步长，所述时间步长与所述历史海洋数据的时间跨度相等；所述三维张量的第三维度为特征数量；将所述三维张量输入预设的神经网络模型进行训练；通过预设的神经网络模型得到下一工作周期的预测波浪能产量；通过预设的递归特征消除模型得到各个养殖区的重要性系数值排序结果，具体包括：收集不同养殖区的数据形成养殖数据集，并将养殖产量作为目标变量；将所述养殖数据集划分成养殖训练集和养殖测试集；使用所述养殖训练集对预设的逻辑回归模型进行训练；通过所述逻辑回归模型对所述养殖测试集进行预测，得到多个养殖区的重要性系数排序结果，每个重要性系数大小依次减少；所述每个重要性系数的大小反映养殖区对养殖产量影响的大小；收集各个养殖设备的历史运行数据；对所述各个养殖设备的历史运行数据进行特征提取，得到不同的养殖设备对应的五维设备特征向量；所述五维设备特征向量的第一维度为设备类型值，所述五维设备特征向量的第二维度为设备工作环境值，所述五维设备特征向量的第三维度为设备工作时长值；所述五维设备特征向量的第四维度为设备经纬度值；所述五维设备特征向量的第五维度为设备所属养殖场的季度产量值；对全部五维设备特征向量进行K均值聚类，得到三个聚类；其中，第一聚类中的五维设备特征向量对应的养殖设备为第一类养殖设备；第二聚类中的五维设备特征向量对应的养殖设备为第二类养殖设备；第三聚类中的五维设备特征向量对应的养殖设备为第三类养殖设备；根据各个养殖设备的设备类型、各个养殖设备所在养殖区、所述预测波浪能产量和重要性系数值排序结果，依次调整第一类养殖设备、第二类养殖设备和第三类养殖设备的运行周期和运行功率，具体包括：统计第一类养殖设备、第二类养殖设备和第三类养殖设备在下一个工作周期需要的波浪能；所述第一类养殖设备包括水质监测设备、饲料投喂设备和废物处理设备；所述第二类养殖设备包括水下摄像监控设备、水泵和过滤设备和病害防治设备；所述第三类养殖设备包括自动化控制设备、温室和孵化设备和水产加工设备；根据所述各个养殖设备所在养殖区和重要性系数值排序结果，确认各个所述第一类养殖设备的重要性系数值排序、各个所述第二类养殖设备的重要性系数值排序和各个所述第三类养殖设备的重要性系数值排序；若全部所述第一类养殖设备需要的波浪能大于所述预测波浪能产量，根据各个所述第一类养殖设备的重要性系数值排序，依次调整各个第一类养殖设备的运行周期和运行功率；若全部所述第一类养殖设备需要的波浪能小于或等于所述预测波浪能产量，且全部所述第一类养殖设备和全部所述第二类养殖设备需要的波浪能大于所述预测波浪能产量，在满足全部所述第一类养殖设备的运行周期要求和运行功率要求后，根据各个所述第二类养殖设备的重要性系数值排序，依次调整各个第二类养殖设备的运行周期和运行功率；若全部所述第一类养殖设备和全部所述第二类养殖设备需要的波浪能小于或等于所述预测波浪能产量，且全部所述第一类养殖设备、全部所述第二类养殖设备和全部所述第三类养殖设备需要的波浪能大于所述预测波浪能产量，在满足全部所述第一类养殖设备和全部所述第二类养殖设备的运行周期要求和运行功率要求后，根据各个所述第三类养殖设备的重要性系数值排序，依次调整各个第三类养殖设备的运行周期和运行功率。

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