循环水养殖系统硝酸盐浓度多步预测方法及模型构建方法

本发明提供了一种循环水养殖系统硝酸盐浓度多步预测方法及模型构建方法，属于水产养殖监测技术领域；包括以下步骤：收集循环水养殖系统养殖池的氨氮、亚硝酸盐、化学需氧量、硝酸盐四个参数的时间序列数据；将数据矩阵进行统计特征提取后用孤立森林算法进行数据清洗，标记移除异常点后进行归一化处理，再将数据集划分为训练集和测试集；搭建一种能长期预测循环水养殖系统中硝酸盐浓度的多尺度特征融合神经网络模型NF‑CLAN；数据集归一化处理后对模型进行训练与测试，并进行实时的硝酸盐浓度多步预测。本发明所搭建的模型能配合循环水养殖水质变化规律，根据有限的三种水质参数对当前硝酸盐浓度及其长期变化规律进行准确预测。