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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,262 - 2,266 (5page)
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Water quality is crucial in aquaculture, and maintaining it typically requires an oxygen supply system, which can be costly due to its electronic components. To address this issue, we have developed the Water Quality Prediction Application that automatically adjusts oxygen supply amount. This system forecasts water quality after specified time intervals (e.g. 30 minutes, 1hour) using data collected every minute. In order to predict this well, we preprocess this data into 𝑅<SUP>𝜏×𝑐</SUP> matrices, where 𝜏 is the set time interval and 𝑐 represents the number of columns in the merged dataset, which combines fish farm data with maritime climate data. To validate our approach that merged two datasets, we proposed experiments to compare two models : one trained using data from fish tanks alone, and another trained using both fish tank data and climate data.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 용존산소량 예측 시스템 구조
Ⅲ. 데이터 전처리
Ⅳ. 모델 설계
Ⅴ. 실험 및 성능평가
Ⅵ. 결론
참고문헌
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