基于自注意力机制和改进的K-BiLSTM的水产养殖水体溶解氧含量预测模型

为精确预测水产养殖水体溶解氧含量,本研究提出一种基于自注意力机制(ATTN)和改进的K-means聚类-基于残差和批标准化(BN)的双向长短期记忆网络(BiLSTM)的水产养殖水体溶解氧含量预测模型。首先,根据环境数据的相似性,使用改进的K-means算法将数据划分成若干个类别;然后,在BiLSTM基础上构建残差连接和加入BN完成高层次特征提取,利用BiLSTM的长期记忆能力保存特征信息;最后,引入自注意力机制突出不同时间节点数据特征的重要性,进一步提升模型的性能。试验结果表明,本研究提出的基于自注意力机制和改进的K-BiLSTM模型的平均绝对误差为0.238、均方根误差为0.322、平均绝对百分比误差为0.035,与单一的BP模型、CNN-LSTM模型、传统的K-means-基于残差和BN的BiLSTM-ATTN等模型相比具有更优的预测性能和泛化能力。

不同功能型沉水植物对溶解氧影响及环境效应

研究选用刺苦草(Vallisneria spinulosa)、黑藻(Hydrilla verticillata)和穗花狐尾藻(Myriophyllum spicatum)分别代表底层型、冠层少根型和冠层多根型沉水植物,通过中宇宙实验,探索不同功能型沉水植物在生长过程中水柱和沉积物中溶解氧(DO)浓度及其相关指标的差异。实验结果表明:不同处理组水柱DO浓度存在显著差异,空白组水柱DO浓度显著低于植物处理组,且空白组水柱总氮(TN)和总磷(TP)浓度降低程度最少;黑藻组比叶面积、叶面积指数、净增长生物量、相对生长速率和水柱DO浓度最大,能够有效降低水柱TP和TN浓度;穗花狐尾藻组株高最高,提升水柱DO浓度显著高于刺苦草,水柱TP降低程度最大;刺苦草组比根长、单株总根长和根冠比最大,提升沉积物深度6 cm以内的DO效果最好,沉积物铁含量最高,沉积物总氮(TN)、总碳(TC)含量和间隙水总溶解性磷(TDP)浓度最低。在修复富营养湖泊过程中,可根据水和沉积物缺氧状况,合理配置底层型和冠层型沉水植物,构建释氧能力较强的群落,从沉积物表层到水柱上层均为湖泊提供充足的氧气,从而更加有利于清水态的形成。

高原深水湖泊抚仙湖溶解氧分层特征及驱动因素

深水湖泊特有的“表水层-温跃层-深水层”的热力学分层结构,决定了湖内溶解氧(DO)的垂直分布和混合交换,影响着湖内生态系统的健康.然而,目前对于深水湖泊耗氧与复氧过程及其驱动因素的研究还不够深入,尤其对高原深水湖泊的研究更为缺乏.为此,本研究于2021年1月-2022年2月进行了分层采样和逐月监测,探究了典型高原深水湖泊抚仙湖的溶解氧分层特征及驱动因素.结果表明:①抚仙湖热力学分层周期分为两期,即分层期和非分层期.分层期为3月下旬至11月上旬,混合期为11月下旬至3月上旬.②在湖泊热力学分层的驱动下,湖内DO垂直分层明显.表水层DO浓度年内变化范围为6.67~8.64 mg/L,而温跃层和深水层DO最低浓度分别可降至3.15和1.26 mg/L.③抚仙湖不同水层DO浓度变化的驱动因素及效应占比不同.表水层DO受到水温、光合作用、大气复氧和气象条件的综合影响;温跃层DO主要受分层强度和浮游植物生命活动的影响;深水层DO主要受分层强度、有机质沉降分解、沉积物有机质分解的影响.研究显示,抚仙湖底层水体长期处于厌氧状态,由此带来的湖泊生境的改变以及底部营养盐释放的风险值得关注.

二价铁活化分子氧体系中溶解氧对活性自由基产生及污染物降解的影响

构建了Fe^(2+)/O_(2)/三聚磷酸钠(STPP)高级氧化体系,通过曝气实验与固定初始DO实验,分别探究了体系在持续曝气与有限溶解氧的条件下活性自由基产生能力与污染物降解效果.结果表明,在以150mL/min流量充分曝气时,Fe^(2+)-STPP浓度由3mmol/L增加至20mmol/L,体系在中性条件下羟基自由基(HO•)的产量从0.185mmol/L增加至0.256mmol/L,对苯酚的去除率由81.4%增加到91.5%.在密闭环境中固定初始DO浓度且Fe^(2+)-STPP浓度足量时,O_(2)转化为HO•的转化率约为10.60%~18.05%,转化率随DO浓度增加而增大;明确了体系中HO•产生量、Fe^(2+)消耗量、污染物降解量与初始DO浓度间的响应关系,并建立了线性方程(R^(2)>0.99).

基于ESSA-LSTM的养殖工船水质溶解氧预测方法研究

为了准确预测水质参数中的溶氧量,采用长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型,提出一种增强型麻雀搜索算法(Enhance Sparrow Search Algorithm,ESSA)以改进预测率的精确性。该算法引入了Circle混沌映射进行种群初始化,并结合正弦余弦算法和Levy飞行策略分别对侦察者、跟踪者的位置进行更新,以促使麻雀个体能够快速跳出局部最优解。首先将ESSA与多种其他算法进行多形态基准函数对比测试,结果表明该算法在多个基准函数上展现出出色的性能和鲁棒性;随后将其应用于LSTM模型参数寻优,并与其他优化算法进行比较,结果显示基于ESSALSTM模型的预测率达到99.071%,相较于基本麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)、灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)、海洋捕食算法(Marine Predators Algorithm,MPA)、鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)分别提升了2.142%、6.653%、6.682%、7.714%。研究表明,使用ESSA显著提高了溶解氧预测率,并有效减少了参数设置的盲目性和时间成本。

三维碳纤维基复合材料及其在海水溶解氧电池中的应用性能

以三维碳纤维刷为基体通过一步水热还原法制备了石墨烯/铂复合电极(Pt-G/CFB),分析结果表明碳纤维丝束上均匀生长和包覆了大量Pt纳米微粒和石墨烯,Pt晶粒尺寸约3.1 nm;复合电极具有较大比表面积和丰富的介孔结构。Pt-G催化剂在氧还原反应(ORR)中表现出良好的催化性能和稳定性。将复合电极与Al合金阳极组成海水溶解氧电池进行放电测试,电池在低温、贫氧及小电流密度条件下放电性能良好,最大功率密度达到197 mW/L。

黄斑蓝子鱼幼鱼对水温、盐度和溶解氧的耐受研究

为研究黄斑蓝子鱼(Siganus oramin)幼鱼对养殖环境的耐受力,对体质量为(3.25±0.83)g的黄斑蓝子鱼幼鱼开展了水温、盐度和溶解氧等环境因子的耐受性实验,同时监测了极限水温和盐度条件下黄斑蓝子鱼幼鱼的耗氧率和呼吸频率变化,以期为黄斑蓝子鱼的养殖生产提供参考。结果显示,黄斑蓝子鱼幼鱼适宜水温为23.0~28.0℃,可耐受的水温范围为12.1~32.5℃;适宜盐度为8.0‰~59.0‰,可耐受的盐度范围为3.5‰~75.0‰;正常环境下窒息临界点溶解氧质量浓度为(1.47±0.52)mg·L^(-1)。临近耐受极限的水温和盐度均对黄斑蓝子鱼幼鱼的窒息临界点、窒息点以及极限低氧耐受有较大影响,其中低盐对窒息点的影响最大。研究表明,黄斑蓝子鱼幼鱼对温度和盐度耐受范围较广,但超出适宜范围时耗氧率和呼吸频率均发生显著性变化,出现应激反应;黄斑蓝子鱼幼鱼窒息点高,易缺氧,建议养殖全过程溶解氧质量浓度不低于6 mg·L^(-1)。

溶解氧对高级氧化工艺影响机制研究进展

水溶液中的有机污染物引起了一系列生态环境问题.现阶段,高级氧化工艺(AOPs)广泛应用于水环境中有机污染物的高效处理,其处理过程的初始溶解氧浓度是影响高级氧化反应的重要参数条件.通过调节溶解氧浓度,以及协同控制pH和其他技术条件可以有效降低AOPs的能耗,提高处理效率和经济效益.本文针对6种代表性AOPs,开展初始溶解氧浓度对氧化体系的影响机制分析,并分别对溶解氧参与的活性物种生成、污染物分解、催化体系影响过程进行了梳理.最后总结了溶解氧在AOPs中的重要性及工程应用中的调控思路,为今后利用参数调控对AOPs降低能耗提升效率的优化研究提供参考.

基于荧光猝灭原理的比率式光纤溶解氧传感器研究

溶解氧浓度的准确测定在医疗应用、海洋监测、工农业生产等领域中,起到至关重要的作用。本篇论文提出了一种比率式光纤溶解氧传感器,以四乙氧基硅烷(TEOS)和正辛基三乙氧基硅烷(Octyl-triEOS)为前驱体的有机改性硅酸盐(ORMOSILs)作为载体基质,选用三(4,7-联苯-1,10-邻菲啰啉)二氯化钌(Ru(dpp)_(3)^(2+))为氧敏感染料,选用7-氨基-4-(三氟甲基)香豆素(AFC)为参比染料。吸收光谱表明,氧敏感染料和参比染料可以被中心波长为405nm的光源激发。发射光谱表明,氧敏感染料和参考染料的发射波长没有光谱重叠,因此可以使用比率法测量溶解氧浓度。通过溶胶-凝胶工艺制备的ORMOSILs将氧敏感染料和参比染料固定在塑料光纤端部,从而形成复合氧敏感薄膜,对传感膜的厚度和疏水性进行了表征,传感膜的厚度为569μm,水接触角为81°。将该传感器在水溶液中进行了测试,在光源激发下,氧敏感染料和参考染料在605和490nm处有明显的发射峰,随着溶解氧浓度的增加,氧敏感染料的荧光强度降低,而参比染料的荧光强度稳定在某一数值,通过测量氧敏感染料与参比染料的比率,达到检测氧浓度的目的。采用Stern-Volmer方程对溶解氧浓度和荧光强度比进行线性拟合,该传感器在0~20.05mg·L^(-1)溶解氧范围内,Stern-Volmer拟合度可达98.22%,灵敏度可达0.4334/[O_(2)],从饱和氮溶液到饱和氧溶液传感器的响应时间为12s,从饱和氧溶液到饱和氮溶液传感器的恢复时间为144s,引入非对称因子ASY表明传感时间的不对称性。对传感器的光稳定性和重复性进行了测试,比率式光纤传感器可以克服光源波动,相对单荧光强度传感有更强的稳定性。

夏季桑沟湾沉积物–水界面溶解氧分布和消耗的微观变化研究

为探明高温条件下贝藻养殖区沉积物–水界面溶解氧(DO)分布和消耗的微观变化特性,在2022年夏季,采用微剖面法对桑沟湾贝类区、贝藻区、藻类区和外海区内沉积物DO、H2S、pH的剖面分布进行了调查,测定了沉积物中有机碳含量、粒径等因子的剖面分布,计算了不同养殖区域沉积物–水界面的DO交换通量和沉积物的耗氧率。研究发现,贝类区、贝藻区、藻类区和外海区沉积物扩散边界层(DBL)厚度分别为(1.5±0.3)、(1.0±0.3)、(2.0±0.8)和(1.3±0.2)mm,区域间差异不显著;氧渗透深度(OPD)分别为(12.49±1.59)、(12.17±0.09)、(15.49±0.79)和(14.87±1.27)mm,其中,贝类区和贝藻区氧渗透深度显著低于藻类区和外海区。贝类区、贝藻区、藻类区和外海区的DO扩散通量分别为(24.10±1.89)、(49.53±10.24)、(26.69±13.13)和(24.79±7.95)mmol/(m^(2)·d),贝藻区沉积物–水界面DO扩散通量显著高于其他区域。沉积物–水界面DO扩散通量受上覆水DO浓度和沉积物耗氧率的显著影响,贝类区沉积物–水界面DO扩散通量受上覆水DO、DBL厚度及水–沉积物界面处DO的共同影响,贝藻区、藻类区沉积物–水界面DO扩散通量主要影响因素为沉积物上覆水DO。研究结果为深入了解养殖活动在养殖生态系统碳循环中的作用提供了科技支撑。

寒区典型湖泊冰封期溶解氧变化趋势及影响因素

为研究寒区典型湖泊水体中溶解氧的变化特征及其影响因素,本研究对蒙新高原3个季节性冰封湖泊(乌梁素海、南海湖、岱海)的溶解氧、水温和光合有效辐射进行高频长序监测,并结合水质检测结果,对不同湖泊的溶解氧变化特征及其影响因素进行分析。结果显示,在冰封期,岱海、南海湖和乌梁素海溶解氧平均浓度分别为15.19、5.99、11.42 mg/L,3个湖泊溶解氧均表现出昼升夜降和垂向分层现象,在昼夜变化幅度上呈现出南海湖>乌梁素海>岱海;溶解氧整体变化幅度上呈现出乌梁素海>南海湖>岱海,其中乌梁素海变化幅度达到了18 mg/L,岱海仅为3.3 mg/L;溶解氧变化主要受到水温、光合有效辐射以及营养盐浓度的影响,对于不同湖泊,各项环境因子对冰下水体生化过程的影响存在显著差异。不同的冰雪条件造就了水环境的差异,继而影响了冰下水体溶解氧变化。本研究旨在通过对冰封期不同类型湖泊中溶解氧变化及其影响因素的研究,更好地了解湖泊生态系统在冰封期的变化规律,为寒区湖泊管理和保护提供理论依据。

基于转录组测序分析溶解氧对四指马鲅幼鱼鳃组织的影响

【目的】基于转录组测序分析溶解氧对四指马鲅(Eleutheronema tetradactylum)幼鱼鳃组织的影响,探究四指马鲅应对低氧胁迫的适应机制,为四指马鲅的抗逆性研究提供参考依据。【方法】以四指马鲅幼鱼为试验材料,设3种溶解氧含量处理,常氧组(CG)6.33±0.15mg/L、中度低氧组(OC4)3.99±0.18mg/L和重度低氧组(OC2)2.05±0.15mg/L,处理29 h,采集鳃组织进行转录组测序,利用DEGseq筛选不同比较组的差异表达基因(DEGs),使用GOseq进行GO功能注释分析,利用KOBAS进行KEGG信号通路富集分析,采用STEM对DEGs进行表达趋势分析。【结果】OC4 vs CG比较组有86个DEGs,其中28个上调表达,58个下调表达;OC2 vs CG比较组有2018个DEGs,其中740个上调表达,1278个下调表达;OC4vsOC2比较组有171个DEGs,其中68个上调表达,103个下调表达。GO功能注释分析结果显示,DEGs主要涉及代谢过程、有机物生物合成、细胞氧化还原平衡、细胞内、染色质、核糖体结构成分和催化活性等功能条目。KEGG信号通路富集分析结果显示,DEGs主要富集在蛋白酶体、DNA复制、脂肪酸降解、磷酸戊糖途径、氧化磷酸化、谷胱甘肽代谢、赖氨酸降解和核糖体生物发生等信号通路;其中pac1、lsm7、mcm6、mcm2和mdm2等基因富集在蛋白酶体、剪接体、DNA复制和细胞周期等信号通路,与四指马鲅幼鱼鳃组织蛋白合成有关,随着溶解氧含量下降,其表达量呈下降趋势;shmt2、hsd17b10、sucla2和glo1等基因富集在磷酸戊糖途径信号通路,与四指马鲅幼鱼鳃组织能量代谢有关。【结论】四指马鲅幼鱼鳃组织蛋白质合成能力和能量代谢活动均随着溶解氧含量下降而下降,溶解氧含量下降显著影响细胞周期、DNA复制、脂肪酸降解和糖代谢等信号通路。

Al-Ga-In-Sn-Si合金阳极及海水溶解氧电池的电化学性能

通过Ga、In和Sn低熔点合金元素改性,成功制备了高负电位高活化Al-Ga-In-Sn-Si合金阳极,通过材料表征和电化学测试研究了Al-Ga-In-Sn-Si合金的腐蚀行为和电化学性能,并与碳纤维刷-石墨烯-铂(Pt-G@CFB)催化阴极搭建了海水溶解氧电池,考察了室内静态海水环境和实际海洋环境下电池不同恒电阻的长周期放电性能。结果表明,Al-Ga-In-Sn-Si合金的自腐蚀电位为-1.613 V(vs.Ag/AgCl),自腐蚀电流密度为1.431 mA/cm^(2)。随着负载电阻的增加,电池电压上升,在室内静态和实海动态海水中2000Ω的负载下海水溶解氧电池平均放电电压最高,分别为1.73和1.78 V,在1000Ω的负载下平均能量密度最大,分别为549.85和653.44 Wh/kg。

千岛湖水体稳定度和热分层结构对溶解氧垂向分布的影响

基于2017年1月—2020年2月千岛湖大坝前水质高频监测数据与湖心区气象数据,使用Lake Analyzer(LA)软件计算了水体稳定度指标(“施密特稳定度”和“浮力频率”)和热分层指标(“温跃层深度”和“温跃层厚度”),并与溶解氧垂向分布指标(“氧跃层深度”和“氧跃层强度”)结合分析。结果表明千岛湖存在时间长且稳定的热力分层和溶解氧分层,分层期为每年4—12月,根据结构变化可分为形成期(4—6月)、稳定期(7—9月)和减弱期(10—12月)三个阶段。水体稳定度指标、热分层指标和溶解氧垂向分布指标间相关分析结果表明:水体混合状态是影响溶解氧垂向分布的重要因素,湖体存在热分层则是氧跃层出现的根本原因,水体稳定度升高与热分层结构形成均阻碍溶解氧的垂向交换,促进氧跃层的形成。基于回归分析,发现温跃层深度与氧跃层深度具有良好的线性关系,拟合精度高(R^(2)=0.81,N=25),说明在千岛湖可通过温跃层深度推断氧跃层态势。研究结果同时证明LA在千岛湖的可适用性,以及在其它湖泊的可推广性,提供了水体稳定度和热分层指标定量化计算的工具。

基于ARIMA-IPOA-CNN-LSTM的太湖水体溶解氧浓度预测模型

为了提高太湖水体中溶解氧浓度(DOC)参数的预测准确性,设计了一种基于ARIMA-IPOA-CNN-LSTM的预测模型。首先,采用差分自回归移动平均模型(ARIMA)捕捉数据的时间序列趋势和季节性特征;其次,引入卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)模型,分别从数据中学习空间和时间特征;再次,提出了一种改进的鹈鹕优化算法(IPOA)来优化模型参数,算法增加了Logistic混沌映射种群初始化、反向差分进化、萤火虫扰动的方法,CEC2005函数的测试结果显著优于传统鹈鹕优化算法;最后,将“剪枝”模型部署于STM32嵌入式设备。试验结果表明,在溶解氧浓度预测方面,该模型具有高的准确性和鲁棒性,为水环境保护提供了一种高效、可靠的解决方案。

东江北干流溶解氧时空分布特征及影响因素探讨

东江北干流作为广州市至关重要的东部饮用水源保护区所在地,水质目标为Ⅱ类。大墩断面是国家在东江北干流所设的最后一个考核断面,其水质状况对于评价东江北干流整体水质具有重要意义,但近5 a出现溶解氧(DO)不达标问题。搜集2018—2022年东江北干流及国家地表水考核大墩断面的水质数据,分析DO时空变化规律,采用皮尔逊相关分析、多元线性回归分析方法并结合近期水文气象、水质遥感影像等信息对东江北干流DO分布特征及国考大墩断面低氧成因进行研究。结果表明,东江北干流下游DO浓度明显低于中上游,枯水期含量高于丰水期。大墩断面DO浓度受多个因素的综合作用,与pH值、电导率、涨落潮流速呈正相关关系,与水温、TP、浊度及降雨量等指标呈负相关关系,上游来水水质也是影响东江北干流水体DO的关键因素。其中水温是主要影响因子,可解释溶解氧整体变化的62.1%。研究结论可为国家地表水考核大墩断面稳定达标提供基础支撑,有助于加强该区域水污染防控能力,提升水污染治理工作成效。

溶解氧昼夜变化对鳜血液生理生化指标及血红蛋白基因表达的影响

【目的】探究养殖水体溶解氧昼夜变化下鳜(Siniperca chuatsi)血液生理生化指标及血红蛋白基因(Hb)应答的变化规律,为揭示鱼类的短期低氧适应机制提供理论依据。【方法】以健康的鳜幼鱼为研究对象,通过转录组测序和基因组测序数据匹配,鉴定出鳜Hb基因序列,并进行生物信息学分析。在7:00、11:00、17:00和23:00等4个时间点采集鳜血液样品,使用PROCANPE-6800血细胞分析仪测定红细胞数、血红蛋白含量、红细胞压积、平均红细胞血红蛋白浓度和平均红细胞体积,采用实时荧光定量PCR检测Hb基因的表达变化。【结果】共鉴定获得11个鳜Hb基因,包括6个α型Hb基因(hbae4、hbae、hbae1.1、hbae5、hbaa1和hbaa1.1)及5个β型Hb基因(hbbe2、hbba2.1、hbba1、hbba1.1和hbba2);除hbae4基因序列由6个外显子和5个内含子构成外,其余10个基因序列均由3个外显子和2个内含子构成。11个鳜血红蛋白均不存在跨膜结构和信号肽,亚细胞定位于细胞质,其二级结构由α-螺旋、β-折叠、延伸链和无规则卷曲构成。池塘水体溶解氧含量存在周期性的昼夜变化;溶解氧含量最低时(7:00),鳜血液红细胞数、红细胞压积、血红蛋白含量和平均红细胞血红蛋白浓度均最高,显著高于其他3个时间点(P<0.05,下同);溶解氧含量最高时(17:00),红细胞数、红细胞压积和血红蛋白含量则显著低于其他3个时间点;平均红细胞体积在4个时间点无显著变化(P>0.05)。hbae4、hbae、hbae1.1、hbae5、hbaa1.1、hbbe2、hbba2.1、hbba1和hbba2基因的相对表达量均随溶解氧昼夜变化呈先上升后下降趋势,于17:00时达最高值,且这9个Hb基因在4个时间点的表达模式基本一致,即低溶解氧时相对表达量最低,高溶解氧时相对表达量最高;而hbaa1和hbba1.1基因相对表达量与溶解氧含量成反比。【结论】鳜通过调节红细胞数、血红蛋白含量和平均红细胞血红蛋白浓度等机制及调控Hb基因表达,以适应溶解氧的昼夜变化,从而保持机体供氧稳定。

近岸海域溶解有机质与金属离子的配位机制及溶解氧的影响特性

溶解有机质(DOM)能与金属离子配位,从而影响金属离子的毒性、迁移转化以及生物可利用性,对近岸养殖区的生态环境产生深远的影响。本文利用三维荧光光谱结合平行因子法研究了舟山近岸海域DOM的组成,采用荧光猝灭滴定并运用修正Stern-Volmer模型系统研究了DOM各荧光组分与典型的过渡金属离子Cu^(2+)、Fe^(3+)和Pb^(2+)的配位机制,并进一步研究了海水溶解氧对DOM与Cu^(2+)、Fe^(3+)和Pb^(2+)配位作用的影响。结果表明:舟山近岸海域DOM的4种荧光组分,两种类腐殖质组分(C1、C2)明显比2种类蛋白质组分(C3、C4)更易与金属离子配位;DOM与金属离子配位化合物稳定性大小依次是:Cu-DOM>Fe-DOM>Pb-DOM;此外,缺氧环境明显抑制了溶解有机质与Fe^(3+)的配位能力,但Cu^(2+)、Pb^(2+)的配位能力则几乎不受溶解氧浓度的影响。这些结果将为海水养殖水体的调控、恢复提供科学依据。

气象因子对南美白对虾养殖水体溶解氧的影响

基于2020年9月19日到11月27日,在江门市水产产业园南美白对虾高位硬池精养虾塘的溶解氧和气象观测数据,采用相关分析和多元线性回归方程,分析气象因子对南美白对虾养殖水体溶解氧的影响。结果表明:在日尺度上,含氧量与水温、气温、湿度等呈负相关,与风速等呈正相关。建立的基于气象因子的溶解氧预报方程通过了0.01水平的显著性检验,方程平均相对误差为8.6%,可较好预测溶解氧变化。

一种基于CEEMDAN-CPELM的池塘溶解氧预测模型研究

针对集约化水产养殖中水体溶解氧时间序列非线性、非稳定性特征导致的溶解氧预测模型构建难度大、预测精度不高的问题,提出一种基于自适应完备集合经验模态分解-聚类重构结构的偏最小二乘优化极限学习机溶解氧预测模型(CEEMDAN-CPELM)。采用CEEMDAN方法将溶解氧数据流分解为不同频率的模态分量,并依据各分量的模糊熵值评估各分量的复杂度,利用K-medoids方法将所有分量按照模糊熵复杂度进行聚类,实现数据的分解-重构过程,降低溶解氧预测的难度;再利用偏最小二乘算法对极限学习机进行优化,提高模型的预测性能。最后,将CEEMDAN-CPELM模型应用到常熟养殖试验基地的水体溶解氧预测中。试验结果表明:基于CEEMDAN-CPELM的溶解氧预测模型的预测均方根误差值为0.959,明显低于GA-SELM、LSSVM和ELM等对比模型,验证了该预测模型的可行性和有效性。