基于自注意力機(jī)制和改進(jìn)的K-BiLSTM的水產(chǎn)養(yǎng)殖水體溶解氧含量預(yù)測(cè)模型

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摘要：  為精確預(yù)測(cè)水產(chǎn)養(yǎng)殖水體溶解氧含量，本研究提出一種基于自注意力機(jī)制（ATTN）和改進(jìn)的K-means聚類-基于殘差和批標(biāo)準(zhǔn)化（BN）的雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）的水產(chǎn)養(yǎng)殖水體溶解氧含量預(yù)測(cè)模型。首先，根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)的相似性，使用改進(jìn)的K-means算法將數(shù)據(jù)劃分成若干個(gè)類別；然后，在BiLSTM基礎(chǔ)上構(gòu)建殘差連接和加入BN完成高層次特征提取，利用BiLSTM的長(zhǎng)期記憶能力保存特征信息；最后，引入自注意力機(jī)制突出不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)特征的重要性，進(jìn)一步提升模型的性能。（剩余15093字）