一种基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法与流程

本发明涉及虾塘溶解氧预测，特别涉及一种基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法。

背景技术：

1、在虾塘养殖中，溶解氧含量是反映对虾生长状况的重要指标，易受温度、风速、风向、降水量、水生生物新陈代谢以及人为活动等多种因素的影响，且具有非线性、滞后性和不稳定等特点。因此对虾塘溶解氧预测方法进行研究，及时准确掌握虾塘溶解氧的变化规律，对于减少养殖风险、优化养殖管理具有重要意义。

2、目前，现有虾塘溶解氧预测模型一方面存在容易陷入局部极小值而导致结果不准确、模型参数需要优化等问题；另一方面在数据处理方面，没有充分考虑特征之间相互作用对虾塘溶解氧变化的影响，数据的本质特征没有得到充分反映，且缺乏对影响溶解氧的特征进行约简的有效工具。

3、为了解决上述问题，本发明提供了一种基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法，以解决上述现有技术存在的问题。

2、本发明提供的一种基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法，包括：

3、获取气象数据样本，其中，所述气象数据样本包括若干特征因子和若干与所述特征因子对应的样本值；

4、基于欧氏距离公式计算所述气象数据样本间的相似性得到多邻域类；

5、基于所述多邻域类计算所述特征因子的重要性，得到影响虾塘溶解氧变化的特征因子约简；

6、基于所述特征因子约简输入sfnn中得到溶解氧含量预测值。

7、可选地，若干所述特征因子包括：2分钟平均风向、2分钟风速、10分钟风速、10分钟平均风向、气压、气温、降水量、水温、电导率和ph。

8、可选地，基于欧氏距离公式计算所述气象数据样本间的相似性得到多邻域类的过程包括：

9、输入决策特征因子溶解氧、若干特征因子和选择阈值，并基于若干所述特征因子得到初始化特征因子约简；

10、计算所述特征因子的多邻域半径；

11、基于所述欧氏距离公式分别计算决策特征因子溶解氧的邻域关系矩阵和特征因子的邻域关系矩阵；

12、基于所述决策特征因子溶解氧的邻域关系矩阵和所述特征因子的邻域关系矩阵得到最终邻域关系矩阵；

13、基于所述最终邻域关系矩阵和所述多邻域半径得到多邻域类。

14、可选地，所述多邻域半径的计算公式为：

15、

16、式中，θ表示特征因子的多邻域半径，u＝{u1，u2，…，ut}，u是非空有限样本集，ui表示一条有关溶解氧预测的数据。

17、可选地，所述最终邻域关系矩阵计算公式为：

18、r(f∪d)＝r(f)∧r(d)

19、其中，

20、式中，r(f∪d)表示最终邻域关系矩阵，r(f)表示特征因子的邻域关系矩阵，r(d)表示决策特征因子溶解氧的邻域关系矩阵。

21、可选地，基于所述最终邻域关系矩阵和所述多邻域半径得到多邻域类的计算过程包括：

22、

23、

24、

25、可选地，基于所述多邻域类计算所述特征因子的重要性，得到影响虾塘溶解氧变化的特征因子约简的过程包括：

26、计算所述特征因子和决策特征因子溶解氧的相关系数，得到第一邻域互信息；

27、计算所述特征因子与初始化特征因子约简间的冗余性，得到第二邻域互信息；

28、基于所述第一邻域互信息和所述第二邻域互信息计算任意两个特征因子间的交互性得到邻域条件互信息；

29、基于所述邻域条件互信息和评价函数计算每个特征因子的重要性；

30、基于所述每个特征因子的重要性和所述选择阈值的比较得到影响虾塘溶解氧变化的特征因子约简。

31、可选地，所述第一邻域互信息的计算公式为：

32、

33、所述第二邻域互信息的计算公式为：

34、

35、所述邻域条件互信息的计算公式为：

36、

37、式中，α′j∈redct，reduct表示初始化特征因子约简，f表示特征因子，d表示决策特征因子溶解氧。

38、可选地，基于评价函数计算每个特征因子的重要性的计算公式为：

39、

40、式中，mfnrs表示特征因子的重要性。

41、本发明具有如下技术效果：

42、本发明提供了一种基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法，能够在保持信息不会丢失的情况下，通过分析影响虾塘溶解氧的特征之间的相关性、冗余性和交互性，考虑了特征间的三种关系来构造特征因子重要性评价函数以实现特征因子选择，能够有效刻画影响虾塘溶解氧变化的关键特征因子，以便后续模型的预测开展。

技术特征：

1.一种基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法，其特征在于，若干所述特征因子包括：2分钟平均风向、2分钟风速、10分钟风速、10分钟平均风向、气压、气温、降水量、水温、电导率和ph。

3.根据权利要求1所述的基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法，其特征在于，基于欧氏距离公式计算所述气象数据样本间的相似性得到多邻域类的过程包括：

4.根据权利要求3所述的基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法，其特征在于，所述多邻域半径的计算公式为：

5.根据权利要求3所述的基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法，其特征在于，所述最终邻域关系矩阵计算公式为：

6.根据权利要求5所述的基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法，其特征在于，基于所述最终邻域关系矩阵和所述多邻域半径得到多邻域类的计算过程包括：

7.根据权利要求6所述的基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法，其特征在于，基于所述多邻域类计算所述特征因子的重要性，得到影响虾塘溶解氧变化的特征因子约简的过程包括：

8.根据权利要求7所述的基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法，其特征在于，

9.根据权利要求8所述的基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法，其特征在于，基于评价函数计算每个特征因子的重要性的计算公式为：

技术总结
本发明公开了一种基于邻域粗糙集的虾塘溶解氧预测方法，包括：获取气象数据样本，其中，所述气象数据样本包括若干特征因子和若干与所述特征因子对应的样本值；基于欧氏距离公式计算所述气象数据样本间的相似性得到多邻域类；基于所述多邻域类计算所述特征因子的重要性，得到影响虾塘溶解氧变化的特征因子约简；基于所述特征因子约简输入SFNN中得到溶解氧含量预测值。本发明能够有效刻画影响虾塘溶解氧变化的关键特征因子，以便后续模型的预测开展。

技术研发人员：罗永明,胡晶晶,谢映,曾行吉,匡昭敏
受保护的技术使用者：广西壮族自治区气象科学研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/3/31