带有溶氧预测的水产养殖监测平台的研究

针对传统水产养殖水质监测系统不能提前预警和通信延迟高的问题,提出一种带有溶氧预测的低延迟无线传感水质监测平台。本研究搭建了4个水质监测节点,通过LoRa模块与汇聚模块进行通信,实现了水质数据的实时监测。应用边缘计算的策略,将云服务器的计算和系统控制任务卸载到上位机来降低系统延迟。上位机更新本地和云服务器的数据,同时基于小波变换和长短期记忆网络(WT-LSTM)模型实现溶氧预测功能。结果显示:与其他预测模型相比,WT-LSTM模型效果更好;pH、温度、溶氧、电导率和氨氮监测数据的相对误差,分别小于1.4%、0.7%、0.2%、12%、5%;基于评测系数分析,溶氧1 h的预测结果比较准确,可作为溶氧预警的参考。本平台可以在低成本、低延迟的情况下,实现水质数据的实时监控,并完成1 h内溶氧的预测,使得系统对增氧机的控制更加合理化、智能化。