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基于MCB-Mamba-FECA的水产养殖溶解氧长期预测模型
1
作者
刘同来
陈子昂
+3 位作者
崔猛
庞惠元
刘双印
徐龙琴
《农业工程学报》
北大核心
2025年第15期183-191,共9页
为了提高大规模水产养殖的效率、降低养殖风险,并为养殖人员提供充足的反应时间以应对溶解氧(dissolved oxygen,DO)浓度的异常变化,该研究基于混合卷积块(mixed convolution block,MCB)改进的Mamba模型和频率增强通道注意力机制(frequen...
为了提高大规模水产养殖的效率、降低养殖风险,并为养殖人员提供充足的反应时间以应对溶解氧(dissolved oxygen,DO)浓度的异常变化,该研究基于混合卷积块(mixed convolution block,MCB)改进的Mamba模型和频率增强通道注意力机制(frequency enhanced channel attention,FECA),提出了一种高精度的水产养殖DO长期预测模型MCB-Mamba-FECA(MMFA)。首先,创新性引入了MCB以增强Mamba模型对短期复杂时序模式的捕获能力,实现对水质数据长短期依赖关系的均衡建模。此外,设计了FECA以提取水质数据中的频域特征,通过自适应权重调整强化关键频率信息的表达,从而更好地捕捉水质数据中显著的周期性与高频扰动。最后,在广州南沙某养殖厂对该模型进行了试验验证。结果表明,该研究提出的MMFA模型在DO单步预测中能够与大多数DO预测模型的性能齐平,而在更具挑战性的长期预测任务中则表现更加出色。在120 min(24步)的预测任务中相比次优模型平均绝对百分比误差、均方根误差和平均绝对误差分别降低了26.37%、14.29%和26.48%,为水产养殖的智能化管控提供了可靠的技术支撑。
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关键词
水产养殖
溶解氧预测
长期预测
Mamba
混合卷积块
频域
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职称材料
题名
基于MCB-Mamba-FECA的水产养殖溶解氧长期预测模型
1
作者
刘同来
陈子昂
崔猛
庞惠元
刘双印
徐龙琴
机构
仲恺农业工程学院人工智能学院
广东省高校智慧农业工程技术研究
中心
仲恺农业工程学院智慧农业创新研究院
广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室
广东省农产品安全大数据工程技术研究
中心
英国萨里大学视觉、语音和信号处理中心
出处
《农业工程学报》
北大核心
2025年第15期183-191,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62373390)
广州市科技计划项目(2023E04J1238,2023E04J1239)
广东省基础与应用基础研究基金项目(2023A1515011230)。
文摘
为了提高大规模水产养殖的效率、降低养殖风险,并为养殖人员提供充足的反应时间以应对溶解氧(dissolved oxygen,DO)浓度的异常变化,该研究基于混合卷积块(mixed convolution block,MCB)改进的Mamba模型和频率增强通道注意力机制(frequency enhanced channel attention,FECA),提出了一种高精度的水产养殖DO长期预测模型MCB-Mamba-FECA(MMFA)。首先,创新性引入了MCB以增强Mamba模型对短期复杂时序模式的捕获能力,实现对水质数据长短期依赖关系的均衡建模。此外,设计了FECA以提取水质数据中的频域特征,通过自适应权重调整强化关键频率信息的表达,从而更好地捕捉水质数据中显著的周期性与高频扰动。最后,在广州南沙某养殖厂对该模型进行了试验验证。结果表明,该研究提出的MMFA模型在DO单步预测中能够与大多数DO预测模型的性能齐平,而在更具挑战性的长期预测任务中则表现更加出色。在120 min(24步)的预测任务中相比次优模型平均绝对百分比误差、均方根误差和平均绝对误差分别降低了26.37%、14.29%和26.48%,为水产养殖的智能化管控提供了可靠的技术支撑。
关键词
水产养殖
溶解氧预测
长期预测
Mamba
混合卷积块
频域
Keywords
aquaculture
dissolved oxygen prediction
long-term prediction
Mamba
mixed convolutional block
frequency domain
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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被引量
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1
基于MCB-Mamba-FECA的水产养殖溶解氧长期预测模型
刘同来
陈子昂
崔猛
庞惠元
刘双印
徐龙琴
《农业工程学报》
北大核心
2025
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