摘要
本发明提供多源传感器的海洋牧场水质参数实时校正补偿方法及系统,涉及多源传感器技术领域,包括构建双层边缘计算网络,利用微服务架构连接传感器采集水质数据。结合小波变换进行数据预处理。建立传感器数字孪生模型,计算实时信誉度。建立多维传感器关联网络,采用联邦学习优化权重系数,建立自进化校正参数矩阵。利用多任务深度学习模型融合传感器数据,生成初始校正值。通过时空序列预测模型计算理论参考值。采用模糊决策树自适应调整补偿系数,实现分层级水质参数校正,并通过数字孪生模型验证,形成闭环自优化的智能校正系统。本发明有效提高了海洋牧场水质监测数据的准确性和可靠性。
技术关键词
动态信誉
序列预测模型
数字孪生模型
模糊决策树
多任务深度学习模型
智能校正系统
联邦学习方法
参数
海洋牧场
验证特征
层级
数据
水质
传感器特征
节点
网络
修正系数矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
动态瓶颈预测
多源运行数据
时间序列预测模型
长短期记忆网络
半导体
网络业务流量
噪声数据
生成数据集
多头注意力机制
生成随机
场景建模方法
三维道路模型
三角剖分算法
河流模型
三维建筑物模型
监测预警方法
预警模型
监测设备
地质灾害监测预警技术
因子