[发明专利]一种用于鱼菜共生系统的养分动态预测方法

权利要求书

1.一种用于鱼菜共生系统的养分动态预测方法，其特征在于，包括步骤：

S1：以预设时间间隔采集共生系统若干生态组别中各目标监测点处的水样样本；

S2：获取各水样样本中的养分参数和环境参数；

S3：根据皮尔森相关系数对养分参数中的各目标元素进行元素聚类划分；

S4：根据相异度距离进行各生态组别中目标元素的聚类分布相似性统计；

S5：根据各水样样本的样本来源信息，以及聚类划分结果和相似性统计训练决策树模型；

S6：通过训练后的决策树模型进行共生系统的养分动态预测。

2.如权利要求1所述的一种用于鱼菜共生系统的养分动态预测方法，其特征在于，所述S1步骤中，目标检测点包括种植管、过滤装置和养殖池。

3.如权利要求1所述的一种用于鱼菜共生系统的养分动态预测方法，其特征在于，所述S1步骤中，各生态组别的运行参数根据类别区分要求设有相应的水体流速和喂食频率。

4.如权利要求1所述的一种用于鱼菜共生系统的养分动态预测方法，其特征在于，所述养分参数中的目标元素包括铁、锰、氮、镍、硼、镁、钾、钙、磷、硫、锌、铜、钼中的一种或多种，所述环境参数包括温度、溶解氧和酸碱度。

5.如权利要求1所述的一种用于鱼菜共生系统的养分动态预测方法，其特征在于，所述S3步骤中，聚类划分具体为：

根据目标元素的皮尔森相关系数，将目标元素依据预设系数梯度进行聚类划分。

6.如权利要求5所述的一种用于鱼菜共生系统的养分动态预测方法，其特征在于，所述皮尔森相关系数可表示为如下公式：

式中，r为皮尔森相关系数，n为生态组别的数量，i为常数，X_i和Y_i分别为第i个生态组别中目标元素X、Y的丰度，分别为目标元素X、Y的平均丰度。

7.如权利要求1所述的一种用于鱼菜共生系统的养分动态预测方法，其特征在于，所述S4步骤中，相似性统计具体为：

根据目标元素的相异度距离，将目标元素依据预设距离梯度进行类型划分。

8.如权利要求7所述的一种用于鱼菜共生系统的养分动态预测方法，其特征在于，所述相异度距离可表示为如下公式：

式中，D为目标元素的相异度距离，S_A,i和S_B,i分别为第i个目标元素分别在生态组别A和生态组别B中的丰度。

9.如权利要求1所述的一种用于鱼菜共生系统的养分动态预测方法，其特征在于，所述S5步骤中，决策树模型采用自适应增强后的C5.0决策树模型。