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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)水產(chǎn)科學(xué)研究院黃海水產(chǎn)研究所申請(qǐng)的專利一種三級(jí)人工濕地循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)智能調(diào)控方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120406176B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510912168.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權(quán)一種三級(jí)人工濕地循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)智能調(diào)控方法是由白瑩;徐勇;崔鴻武;李皓;陳劍磊;李秋芬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-03向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種三級(jí)人工濕地循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)智能調(diào)控方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種三級(jí)人工濕地循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)智能調(diào)控方法，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域；首先，對(duì)各控制單元的水質(zhì)數(shù)據(jù)和運(yùn)行控制數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)采集，構(gòu)建統(tǒng)一時(shí)間尺度下的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集；隨后，構(gòu)建污染演化趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，捕捉水質(zhì)隨時(shí)間與控制行為變化的動(dòng)態(tài)演化趨勢(shì)；之后，在預(yù)測(cè)結(jié)果的引導(dǎo)下，通過(guò)分析歷史狀態(tài)的相似性與調(diào)控響應(yīng)的敏感性，自動(dòng)識(shí)別當(dāng)前影響系統(tǒng)水質(zhì)變化的關(guān)鍵控制參數(shù)，并推理其動(dòng)態(tài)可調(diào)邊界；最后，構(gòu)建融合狀態(tài)預(yù)測(cè)、參數(shù)邊界與控制目標(biāo)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)，在污染物去除效率、水質(zhì)達(dá)標(biāo)率與運(yùn)行能耗之間實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)權(quán)衡，通過(guò)連續(xù)交互訓(xùn)練輸出高效、穩(wěn)健的控制策略。本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)濕地系統(tǒng)的高效、精準(zhǔn)與魯棒運(yùn)行。

本發(fā)明授權(quán)一種三級(jí)人工濕地循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)智能調(diào)控方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種三級(jí)人工濕地循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)智能調(diào)控方法，其特征在于，包括以下步驟： S1，基于三級(jí)人工濕地系統(tǒng)的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)單元與養(yǎng)殖池體部署的多類型環(huán)境傳感器，持續(xù)采集水質(zhì)時(shí)序數(shù)據(jù)與控制時(shí)序數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一時(shí)間尺度下的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)； S2，將S1采集的水質(zhì)時(shí)序數(shù)據(jù)與控制時(shí)序數(shù)據(jù)輸入到構(gòu)建并訓(xùn)練完成的污染演化趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型中，輸出多維度水質(zhì)預(yù)測(cè)結(jié)果； 所述污染演化趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型包括水質(zhì)動(dòng)態(tài)感知通道、控制參數(shù)編碼通道以及融合解碼預(yù)測(cè)通道； 所述水質(zhì)動(dòng)態(tài)感知通道引入三分支并行結(jié)構(gòu)，不同分支設(shè)計(jì)有不同感受野，以增強(qiáng)模型對(duì)各種水質(zhì)特征隨時(shí)間變化趨勢(shì)的敏感性；輸入為采集的水質(zhì)時(shí)序數(shù)據(jù)，捕捉短期與中長(zhǎng)期趨勢(shì)，生成水質(zhì)動(dòng)態(tài)編碼特征； 所述控制參數(shù)編碼通道輸入為采集的控制時(shí)序數(shù)據(jù)，引入門控融合機(jī)制對(duì)多個(gè)控制維度進(jìn)行加權(quán)整合，動(dòng)態(tài)調(diào)整不同控制變量在特定狀態(tài)下的表征貢獻(xiàn)，并輸出門控融合特征； 隨后，將控融合特征送入第一個(gè)增強(qiáng)GRU單元進(jìn)行初步的時(shí)序建模；之后，將第一個(gè)GRU單元的輸出與門控融合特征級(jí)聯(lián)送入第二個(gè)增強(qiáng)GRU單元，用于刻畫控制變量在狀態(tài)組合條件下的深層交互關(guān)系；第二個(gè)GRU單元輸出結(jié)果經(jīng)層標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到第一個(gè)堆疊單元的最終特征； 基于上述結(jié)構(gòu)進(jìn)行五次堆疊，逐層提取從局部響應(yīng)到全局調(diào)控的多層時(shí)序特征，最終經(jīng)Sigmoid激活函數(shù)得到控制參數(shù)編碼通道的表征特征； 所述融合解碼預(yù)測(cè)通道將水質(zhì)動(dòng)態(tài)編碼特征與控制參數(shù)編碼通道的表征特征在通道維度上進(jìn)行拼接融合，并基于雙Transformer解碼層-門控融合結(jié)構(gòu)，輸出多維度的水質(zhì)預(yù)測(cè)結(jié)果； S3，對(duì)S2多維度水質(zhì)預(yù)測(cè)結(jié)果在時(shí)間維度上進(jìn)行平均聚合，得到待評(píng)估狀態(tài)向量；對(duì)歷史水質(zhì)時(shí)序數(shù)據(jù)集進(jìn)行無(wú)監(jiān)督聚類操作，得到聚類中心及對(duì)應(yīng)的簇；對(duì)待評(píng)估狀態(tài)向量和聚類中心進(jìn)行狀態(tài)相似性匹配與響應(yīng)敏感性分析，獲取當(dāng)前時(shí)刻下最具調(diào)控價(jià)值的關(guān)鍵控制參數(shù)，并推理其安全可調(diào)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)區(qū)間； S4，基于構(gòu)建的強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制策略網(wǎng)絡(luò)，將水質(zhì)時(shí)序數(shù)據(jù)、控制時(shí)序數(shù)據(jù)和多維度水質(zhì)預(yù)測(cè)結(jié)果作為環(huán)境狀態(tài)輸入，以關(guān)鍵控制參數(shù)作為可調(diào)動(dòng)作，以動(dòng)態(tài)響應(yīng)區(qū)間為動(dòng)作約束，在污染物去除率最大、水質(zhì)指標(biāo)穩(wěn)定達(dá)標(biāo)、系統(tǒng)能耗最小的多目標(biāo)優(yōu)化目標(biāo)下設(shè)計(jì)綜合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，并通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)生成最優(yōu)控制參數(shù)調(diào)節(jié)動(dòng)作。

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