CN114037551A - 池塘养殖pH值缺失数据插补方法 - Google Patents

池塘养殖pH值缺失数据插补方法 Download PDF

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李国栋
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Abstract

本发明提供一种池塘养殖pH值缺失数据插补方法，包括步骤：S1：数据预处理；S2：建立一改进LSTM模型；S3：利用所述改进LSTM模型建立一基于改进LSTM的pH值插补模型；S4：对所述基于改进LSTM的pH值插补模型进行评价。本发明的一种池塘养殖pH值缺失数据插补方法，利用已有的水质数据和气象数据，利用改进LSTM方法构造池塘pH值插补模型，实现pH值缺失数据插补。

Description

池塘养殖pH值缺失数据插补方法
技术领域
本发明涉及数据插补方法领域，尤其涉及一种池塘养殖pH值缺失数据插补方法。
背景技术
目前尚缺乏一种利用已有的水质数据和气象数据实现pH值缺失数据插补的方法。
发明内容
针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种池塘养殖pH值缺失数据插补方法，利用已有的水质数据和气象数据，利用改进LSTM方法构造池塘pH值插补模型，实现pH值缺失数据插补。
为了实现上述目的，本发明提供一种池塘养殖pH值缺失数据插补方法，包括步骤：
S1：数据预处理；
S2：建立一改进LSTM模型；
S3：利用所述改进LSTM模型建立一基于改进LSTM的pH值插补模型；
S4：对所述基于改进LSTM的pH值插补模型进行评价。
优选地，所述S1步骤进一步包括步骤：
S11：固定至少一水质传感器的采样频率，通过构建池塘养殖物联网***，获取气象站的气象数据和所述水质传感器的水质数据；
S12：对缺失值少于等于2个采样时间间隔的所述气象数据和所述水质数据采用线性插值的方法进行修复；
S13：对于异常值采用进行检测和修复；
S14：对所述气象数据和所述水质数据进行归一化处理。
优选地，所述S14步骤中通过公式(1)对数据进行归一化处理：
Figure BDA0003354592980000021
其中，xi表示特定时间长度索引i处的特征向量，min表示数据中的最小值，max表示数据中的最大值。
优选地，所述改进LSTM模型的输入是可变长度序列x＝{xi}，其中xi为特定时间长度索引i处的特征向量，则时间索引t处的隐藏状态更新如下：
int＝σ(Wxinxt+Whinht-1+bin)
ft＝σ(Wxfxt+Whfht-1+bf)
Figure BDA0003354592980000022
ot＝σ(Wxoxt+Whoht-1+bo)
Figure BDA0003354592980000023
其中，int表示时间索引t处的输入门，ft表示时间索引t处的遗忘门，ot表示时间索引t处的输出门；ct表示时间索引t处的单元向量；σ表示sigmoid函数；
Figure BDA0003354592980000024
表示元素乘法；第一参数W和第二参数b将级联映射到隐藏状态的大小；ht表示模型输出的隐藏状态；Wxin表示输入门输入权重；xt表示t时刻输入门输入；Whin表示输入层隐藏状态权重；bin表示输入门偏置；Wxf表示遗忘层输入权重；Whf表示遗忘门隐藏状态权重；bf表示表示遗忘门偏置；Wxc表示时间索引处隐藏状态权重；Whc表示时间索引隐藏状态权重；bc表示时间索引处偏置；Wxo表示输出门输入权重；Who表示输出门隐藏状态权重；bo表示输出门偏置；
所述改进LSTM模型的解码器负责递归生成输出序列y＝{y1，y2，...，ym}，在LSTM层的顶部添加一个具有线性激活函数的完全连接层，以生成具有连续值的预测；对于所述解码器，在时间索引t处的估值yt计算如下：
yt＝Linear(W[st，ct]+b)
st＝LSTM(yt-1，st-1，ct)
其中，st是解码器在时间索引t处的隐藏状态，ct是编码器传递的隐藏状态的加权和，[st，ct]是解码器隐藏状态和上下文向量的串联；LSTM(Long ShortTerm Memory)表示利用LSTM网络进行解码运算；Linear表示基于递归的全连接运算。
优选地，所述S3步骤进一步包括步骤：
S31：通过构建池塘养殖物联网***，获取气象站的气象数据和水质传感器的水质数据；
S32：对所述气象数据和所述水质数据按照时间序列分析要求进行标准化和归一化预处理；
S33：利用当前所述气象数据和所述水质数据构建一训练集和一测试集；
S34：利用所述训练集对所述改进LSTM模型进行训练直至所述改进LSTM模型的输出达到目标准确率，获得所述基于改进LSTM的pH值插补模型；
S35：利用所述测试集验证所述基于改进LSTM的pH值插补模型的精度，并验证所述基于改进LSTM的pH值插补模型的有效性。
优选地，所述S4步骤中采用均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差对所述基于改进LSTM的pH值插补模型进行评价。
优选地，所述均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE和平均绝对百分误差MAPE满足公式：
Figure BDA0003354592980000031
Figure BDA0003354592980000032
Figure BDA0003354592980000041
其中，yi为实测溶解氧含量，
Figure BDA0003354592980000042
为预测值，N为缺失样本数量。
优选地，所述改进LSTM模型使用pytouch神经网络框架；
所述改进LSTM模型的编码器隐含层数量为1；
所述改进LSTM模型的解码器隐含层数量为2；
所述改进LSTM模型的每层LSTM隐藏单元数量为20；
所述改进LSTM模型的丢失率为0.2；
所述改进LSTM模型的优化器采用Adam；
所述改进LSTM模型的损失函数采用MSE；
所述改进LSTM模型的皮尺寸为60。
本发明由于采用了以上技术方案，使其具有以下有益效果：
本发明通过建立基于改进LSTM的pH值插补模型，利用已有的水质数据和气象数据，实现pH值缺失数据插补。
附图说明
图1为本发明实施例的池塘养殖pH值缺失数据插补方法的流程图；
图2为本发明实施例的改进LSTM模型的网络结构示意图；
图3为本发明实施例的建立基于改进LSTM的pH值插补模型的流程图。
具体实施方式
下面根据附图图1～图3，给出本发明的较佳实施例，并予以详细描述，使能更好地理解本发明的功能、特点。
请参阅图1～图3，本发明实施例的一种池塘养殖pH值缺失数据插补方法，包括步骤：
S1：数据预处理；
S1步骤进一步包括步骤：
S11：固定至少一水质传感器的采样频率，通过构建池塘养殖物联网***，获取气象站的气象数据和水质传感器的水质数据；
S12：对缺失值少于等于2个采样时间间隔的气象数据和水质数据采用线性插值的方法进行修复；
S13：对于异常值采用进行检测和修复；
S14：对气象数据和水质数据进行归一化处理。
S14步骤中通过公式(1)对数据进行归一化处理：
Figure BDA0003354592980000051
其中，xi表示特定时间长度索引i处的特征向量，min表示数据中的最小值，max表示数据中的最大值。
在实际采样过程种，固定了传感器采样频率，保证采集的水质数据和气象数据具有相同的分布特征；针对传感器网络，受信号干扰、网络延迟以及人为因素影响，难免会出现随机数据缺失、异常等状况，为了保证数据修复时间序列的完整性，对缺失值少于等于2个采样时间间隔的数据采用线性插值方法进行修复，对于异常值进行检测和修复。最后采用公式(1)对数据进行归一化处理。
S2：建立一改进LSTM模型；
改进LSTM模型的输入是可变长度序列x＝{xi}，其中xi为特定时间长度索引i处的特征向量，则时间索引t处的隐藏状态更新如下：
int＝σ(Wxinxt+Whinht-1+bin)
ft＝σ(Wxfxt+Whfht-1+bf)
Figure BDA0003354592980000052
ot＝σ(Wxoxt+Whoht-1+bo)
Figure BDA0003354592980000053
其中，it表示时间索引t处的输入门，ft表示时间索引t处的遗忘门，ot表示时间索引t处的输出门；ct表示时间索引t处的单元向量；σ表示sigmoid函数；
Figure BDA0003354592980000054
表示元素乘法；第一参数W和第二参数b将级联映射到隐藏状态的大小；ht表示表示模型输出的隐藏状态；Wxin表示输入门输入权重；xt表示t时刻输入门输入；Whin表示输入层隐藏状态权重；bin表示输入门偏置；Wxf表示遗忘层输入权重；Whf表示遗忘门隐藏状态权重；bf表示表示遗忘门偏置；Wxc表示时间索引处隐藏状态权重；Whc表示时间索引隐藏状态权重；bc表示时间索引处偏置；Wxo表示输出门输入权重；Who表示输出门隐藏状态权重；bo表示输出门偏置；
改进LSTM模型的解码器负责递归生成输出序列y＝{y1，y2，...，ym}，在LSTM层的顶部添加一个具有线性激活函数的完全连接层，以生成具有连续值的预测；对于解码器，在时间索引t处的估值yt计算如下：
yt＝Linear(W[st，ct]+b)
st＝LSTM(yt-1，st-1，ct)
其中，st是解码器在时间索引t处的隐藏状态，ct是编码器传递的隐藏状态的加权和，[st，ct]是解码器隐藏状态和上下文向量的串联；LSTM(Long ShortTerm Memory)表示利用LSTM网络进行解码运算；Linear表示基于递归的全连接运算。
S3：利用改进LSTM模型建立一基于改进LSTM的pH值插补模型；
S3步骤进一步包括步骤：
S31：通过构建池塘养殖物联网***，获取气象站的气象数据和水质传感器的水质数据；
S32：对气象数据和水质数据按照时间序列分析要求进行标准化和归一化预处理；
S33：利用当前气象数据和水质数据构建一训练集和一测试集；
S34：利用训练集对改进LSTM模型进行训练直至改进LSTM模型的输出达到目标准确率，获得基于改进LSTM的pH值插补模型；
S35：利用测试集验证基于改进LSTM的pH值插补模型的精度，并验证基于改进LSTM的pH值插补模型的有效性。
S4：对基于改进LSTM的pH值插补模型进行评价。
S4步骤中采用均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差对基于改进LSTM的pH值插补模型进行评价。
均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE和平均绝对百分误差MAPE满足公式：
Figure BDA0003354592980000071
Figure BDA0003354592980000072
Figure BDA0003354592980000073
其中，yi为实测溶解氧含量，
Figure BDA0003354592980000074
为预测值，N为缺失样本数量。
改进LSTM模型参数
改进LSTM模型的结构也需要确定。超参数包括隐藏层的数量、每层中隐藏的LSTM单元的数量、丢失率、损失函数等。
本实施例中，改进LSTM模型使用pytouch神经网络框架实现和优化；
改进LSTM模型的编码器隐含层数量为1；
改进LSTM模型的解码器隐含层数量为2；
改进LSTM模型的每层LSTM隐藏单元数量为20；
改进LSTM模型的丢失率为0.2；
改进LSTM模型的优化器采用Adam；
改进LSTM模型的损失函数采用MSE；
改进LSTM模型的皮尺寸为60。
均方误差是一个数学上表现良好的函数，可平滑微分且易于计算梯度。因此，选择MSE作为训练SSIM的损失函数。
以上结合附图实施例对本发明进行了详细说明，本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而，实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定，本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种池塘养殖pH值缺失数据插补方法，包括步骤：
S1：数据预处理；
S2：建立一改进LSTM模型；
S3：利用所述改进LSTM模型建立一基于改进LSTM的pH值插补模型；
S4：对所述基于改进LSTM的pH值插补模型进行评价。
2.根据权利要求1所述的池塘养殖pH值缺失数据插补方法，其特征在于，所述S1步骤进一步包括步骤：
S11：固定至少一水质传感器的采样频率，通过构建池塘养殖物联网***，获取气象站的气象数据和所述水质传感器的水质数据；
S12：对缺失值少于等于2个采样时间间隔的所述气象数据和所述水质数据采用线性插值的方法进行修复；
S13：对于异常值采用进行检测和修复；
S14：对所述气象数据和所述水质数据进行归一化处理。
3.根据权利要求2所述的池塘养殖pH值缺失数据插补方法，其特征在于，所述S14步骤中通过公式(1)对数据进行归一化处理：
Figure FDA0003354592970000011
其中，xi表示特定时间长度索引i处的特征向量，min表示数据中的最小值，max表示数据中的最大值。
4.根据权利要求3所述的池塘养殖pH值缺失数据插补方法，其特征在于，所述改进LSTM模型的输入是可变长度序列x＝{xi}，其中xi为特定时间长度索引i处的特征向量，则时间索引t处的隐藏状态更新如下：
int＝σ(Wxinxt+Whinht-1+bin)
ft＝σ(Wxfxt+Whfht-1+bf)
Figure FDA0003354592970000012
ot＝σ(Wxoxt+Whoht-1+bo)
Figure FDA0003354592970000021
其中，int表示时间索引t处的输入门，ft表示时间索引t处的遗忘门，ot表示时间索引t处的输出门；ct表示时间索引t处的单元向量；σ表示sigmoid函数；
Figure FDA0003354592970000022
表示元素乘法；第一参数W和第二参数b将级联映射到隐藏状态的大小，其中；ht表示模型输出的隐藏状态；Wxin表示输入门输入权重；xt表示t时刻输入门输入；Whin表示输入层隐藏状态权重；bin表示输入门偏置；Wxf表示遗忘层输入权重；Whf表示遗忘门隐藏状态权重；bf表示表示遗忘门偏置；Wxc表示时间索引处隐藏状态权重；Whc表示时间索引隐藏状态权重；bc表示时间索引处偏置；Wxo表示输出门输入权重；Who表示输出门隐藏状态权重；bo表示输出门偏置；
所述改进LSTM模型的解码器负责递归生成输出序列y＝{y1，y2，...，ym}，在LSTM层的顶部添加一个具有线性激活函数的完全连接层，以生成具有连续值的预测；对于所述解码器，在时间索引t处的估值yt计算如下：
yt＝Linear(W[st，ct]+b)
st＝LSTM(yt-1，st-1，ct)
其中，st是解码器在时间索引t处的隐藏状态，ct是编码器传递的隐藏状态的加权和，[st，ct]是解码器隐藏状态和上下文向量的串联；LSTM表示利用LSTM网络进行解码运算；Linear表示基于递归的全连接运算。
5.根据权利要求1所述的池塘养殖pH值缺失数据插补方法，其特征在于，所述S3步骤进一步包括步骤：
S31：通过构建池塘养殖物联网***，获取气象站的气象数据和水质传感器的水质数据；
S32：对所述气象数据和所述水质数据按照时间序列分析要求进行标准化和归一化预处理；
S33：利用当前所述气象数据和所述水质数据构建一训练集和一测试集；
S34：利用所述训练集对所述改进LSTM模型进行训练直至所述改进LSTM模型的输出达到目标准确率，获得所述基于改进LSTM的pH值插补模型；
S35：利用所述测试集验证所述基于改进LSTM的pH值插补模型的精度，并验证所述基于改进LSTM的pH值插补模型的有效性。
6.根据权利要求1所述的池塘养殖pH值缺失数据插补方法，其特征在于，所述S4步骤中采用均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差对所述基于改进LSTM的pH值插补模型进行评价。
7.根据权利要求6所述的池塘养殖pH值缺失数据插补方法，其特征在于，所述均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE和平均绝对百分误差MAPE满足公式：
Figure FDA0003354592970000031
Figure FDA0003354592970000032
Figure FDA0003354592970000033
其中，yi为实测溶解氧含量，
Figure FDA0003354592970000034
为预测值，N为缺失样本数量。
8.根据权利要求1所述的池塘养殖pH值缺失数据插补方法，其特征在于，所述改进LSTM模型使用pytouch神经网络框架；
所述改进LSTM模型的编码器隐含层数量为1；
所述改进LSTM模型的解码器隐含层数量为2；
所述改进LSTM模型的每层LSTM隐藏单元数量为20；
所述改进LSTM模型的丢失率为0.2；
所述改进LSTM模型的优化器采用Adam；
所述改进LSTM模型的损失函数采用MSE；
所述改进LSTM模型的皮尺寸为60。
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