目录
摘 要 III
关键词 III
ABSTRACT IV
KEY WORDS V
引言 1
1 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 溶解氧预测研究方法进展 2
1.3 基于集合经验模态分解研究进展 3
1.4 目前存在的问题 4
1.5 研究内容和研究路线 4
1.5.1 研究内容 5
1.5.2 技术路线 5
1.6 论文组织和结构 7
2 数据获取和异常数据处理 8
2.1 数据获取 8
2.2 异常检测 8
2.2.1 数据分析与归一化 8
2.2.2 基于孤立森林算法的异常检测算法 9
2.2.3 异常检测算法实现 10
2.2.4 异常检测结果 10
3 基于EEMDLSTM的算法设计与模型实现 12
3.1 长短时记忆网络（LSTM）原理 12
3.2 集合经验模态分解（EEMD）原理 13
3.3 EEMDLSTM算法设计与实现 15
3.3.1 算法设计 15
3.3.2 算法实现 16
3.3.3 评价标准 17
3.3.4 参数选择 18
3.4 基于EEMDLSTM算法的模型构建 19
3.5 模型比较 19
3.6 加入高斯噪声后的补充实验 22
3.7 实现部分总结 26
4 溶解氧分析预测APP的设计与开发 27
4.1 系统需求分析 27
4.2 系统功能设计 27
4.3 数据库设计 28
4.3.1 数据库概念设计 28
4.3.2 数据库逻辑设计 30
4.4 系统开发环境及相关技术 32
4.4.1 服务器端 32
4.4.2 客户端 32
4.4.3 开发使用相关库文件、接口 33
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数据查询子模块 33
4.5.1 功能分析 33
4.5.2 功能实现 34
4.5.3 功能测试 35
4.6 专家意见查询子模块 37
4.6.1 功能分析 37
4.6.2 功能实现 37
4.6.3 功能测试 38
4.7 溶解氧数据预测子模块 38
4.7.1 功能分析 38
4.7.2 功能实现 39
4.7.3 功能测试 40
4.8 溶解氧数据异常监测子模块 40
4.8.1 功能分析 40
4.8.2 功能实现 41
4.8.3 功能测试 42
4.9 天气预报子模块 43
4.9.1 功能分析 43
4.9.2 功能实现 44
4.9.3 功能测试 45
4.10 用户管理子模块 46
4.10.1 功能分析 46
4.10.2 用户注册 47
4.10.3 用户登陆 49
4.10.4 用户修改密码信息 52
4.10.5 用户注销 55
5 总结和展望 56
5.1 总结 56
5.2 展望 56
致谢 57
参考文献 57
基于深度学习网络的溶解氧分析预测APP设计与实现
摘 要
我国是世界水产养殖第一大国，水产养殖对我国居民健康具有重大意义，是我国国民经济中的重要一环。溶解氧（Dissolved Oxygen,DO）是水质状况的重要参考指标，是水生生物赖以生存的必要条件，正确精准预测溶解氧数值具有重要意义。针对溶解氧预测研究的热度方兴未艾，长短时记忆网络（Long ShortTerm Memory,LSTM）已经开始用于溶解氧预测，但是使用LSTM网络对溶解氧预测存在一定的延迟性，即预测值在时间上稍慢于真实值。为了提高LSTM网络的预测精度，减少其本身带来的延迟性，本文提出改进的LSTM的方法，在导入原始溶解氧数据后，先使用孤立森林异常检测算法进行异常检测，检测后的结果经过集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）分解为若干子序列，针对每个子序列建立LSTM网络预测子模型（EEMDLSTM），累加每个子模型的预测结果即为最后的预测结果。在获取2009.9.12017.11.21江苏无锡长江水质实时监测站溶解氧数据后展开实验（溶解氧数值每天一条），建立原始LSTM模型、EEMDBP模型、原始BP模型作为对比，实验表明， EEMDLSTM模型相对于原始LSTM模型，RMSE降低了47.64%，MAPE降低了48.65%；相对于EEMDBP，MAPE降低了27.87%，更好的模拟溶解氧时间序列的走势，具有最好的预测效果。此外，还进行了加入5dB高斯噪声的补充预测实验，归一化后的原始数据和加入高斯噪声的数据差值为59.45。实验表明，改进过后的模型EEMDLSTM均具有最好的预测效果，RMSE相较于原始LSTM提高了49.56%，MAE相较于原始LSTM提高了48.86%，加入EEMD分解后的预测提升明显。在此基础上，开发一款溶解氧分析预测安卓APP，部署了上述EEMDLSTM模型，实现溶解氧时间序列的异常检测、预测功能；实现用户管理功能；利用爬虫技术，抓取渔业网站信息；利用聚合天气等API接口，实现自动定位、实时天气、天气预报等功能。

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