一种基于人工智能的水产养殖加氧监控方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的水产养殖加氧监控方法及系统，通过采集多模态环境数据，将多模态环境数据输入至ST‑BiGRU时空双向门控循环单元中，时间通道处理历史时序数据，引入动态权重注意力机制自适应调整不同环境因子的贡献度，得到多维度特征向量；基于LSTM长短期记忆网络建立溶解氧预测模型，利用改进的IPOS粒子群算法优化模型的超参数，将多维度特征向量输入至所述目标溶解氧预测模型中进行预测，输出未来预设时间段内水体溶解氧浓度指数；根据水体溶解氧浓度指数结合强化学习算法和预设的溶解氧安全阈值范围进行增氧资源管理。有效降低电力消耗和设备损耗，减少养殖成本，提高养殖的资源利用效率。