智能水产养殖革命：基于自适应马尔可夫填补、中智逻辑与虾群启发的多尺度优化三重混合AI框架实现超精准能耗预测

本文提出革命性三重混合AI框架，通过自适应马尔可夫缺失值填补（AM-MVI）处理35%缺失数据，虾群姿态多尺度优化（SAMSO）算法实现多维特征选择，自适应中智能量预测（ANEP）提供真值-不确定-假值隶属函数的不确定性量化，在8760小时实测数据中实现RMSE降低23.7%（p<0.001），为水产养殖能源管理提供新范式。

　　

研究亮点

• 创建首个结合自适应马尔可夫缺失值填补（AM-MVI）、虾群姿态多尺度优化（SAMSO）和自适应中智能量预测（ANEP）算法的综合框架，相较现有技术实现23.7%的均方根误差（RMSE）提升，并展现协同效应（比最佳双算法组合额外提升7.9%）

• 开发的自适应填补方法在缺失数据率高达35%时仍保持可用性能

局限性讨论

数据集与采样限制

本研究面临若干影响结论普适性的基础性约束。主要数据集仅包含单年度周期内的8760小时测量值，难以捕捉多年气候变异、设备老化模式及长期运营变化等对水产养殖系统能耗的关键影响。虽在五国设施（挪威、智利、苏格兰、加拿大、澳大利亚）进行地理验证，但仅代表全球水产养殖运营场景的不足0.3%多样性。

方法与实验限制

关键局限性源于实验条件的人工模拟特性未能反映真实运营复杂度。缺失数据模式（15-35%缺失率）通过计算模拟而非真实传感器故障生成，这种理想化设定可能高估AM-MVI算法性能。实际传感器故障存在时间聚集性、系统偏差、环境关联等未被模拟的级联效应。

结论

本研究提出用于水产养殖系统能量预测的新型三重混合人工智能框架，通过三项集成算法创新——自适应马尔可夫缺失值填补（AM-MVI）、虾群姿态多尺度优化（SAMSO）和自适应中智能量预测（ANEP），解决了现有方法的关键局限。跨国水产养殖设施的实验验证表明，该框架在预测精度（RMSE提升23.7%）、不确定性量化（94.8%预测区间覆盖概率）和计算效率（18.6毫秒推理延迟）方面均实现显著提升。