We present a decision support system for managing water quality in prawn ponds. The system uses various sources of data and deep learning models in a novel way to provide 24-hour forecasting and anomaly detection of water quality parameters. It provides prawn farmers with tools to proactively avoid a poor growing environment, thereby optimising growth and reducing the risk of losing stock. This is a major shift for farmers who are forced to manage ponds by reactively correcting poor water quality conditions. To our knowledge, we are the first to apply Transformer as an anomaly detection model, and the first to apply anomaly detection in general to this aquaculture problem. Our technical contributions include adapting ForecastNet for multivariate data and adapting Transformer and the Attention model to incorporate weather forecast data into their decoders. We attain an average mean absolute percentage error of 12% for dissolved oxygen forecasts and we demonstrate two anomaly detection case studies. The system is successfully running in its second year of deployment on a commercial prawn farm.


翻译:我们为管理虾塘水质提供了一个决策支持系统,该系统以新颖的方式使用各种数据和深层学习模型,提供24小时的预报和对水质参数的异常探测,为虾农提供工具,积极主动地避免生长环境差,从而优化增长,减少鱼量流失的风险。这是农民被迫管理池塘的主要转变,他们不得不通过被动地纠正水质差的情况。据我们所知,我们首先将变换器作为一种异常现象检测模型,并首先对水产养殖问题普遍采用异常现象检测。我们的技术贡献包括调整预测网以适应多变数据,改造变换器和注意模型,以便将天气预报数据纳入它们的解密器。我们达到12%的平均绝对误差,用于溶氧预测,我们演示两个异常检测案例研究。该系统在商业虾农场部署的第二年成功运行。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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