本文關(guān)鍵詞：基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和人工蜂群算法的工廠化養(yǎng)殖pH值預(yù)測(cè)

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【摘要】：針對(duì)單一預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)養(yǎng)殖pH值精度低等問題,提出集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和改進(jìn)人工蜂群算法(improve artificial bee colony,IABC)相結(jié)合的南美白對(duì)蝦工廠化養(yǎng)殖pH值組合預(yù)測(cè)模型。在建模過程中,利用EEMD算法對(duì)原始pH值時(shí)間序列進(jìn)行多尺度分解,得到一組平穩(wěn)、互不耦合的子序列;根據(jù)各子序列變化特征選擇適宜的單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法并建模,通過改進(jìn)人工蜂群(IABC)算法優(yōu)化復(fù)雜非線性組合預(yù)測(cè)模型目標(biāo)函數(shù)權(quán)重系數(shù),構(gòu)建了工廠化養(yǎng)殖pH值非線性組合預(yù)測(cè)模型。利用該模型對(duì)廣東省湛江市2014年9月8日-2014年9月15日期間工廠化養(yǎng)殖pH值進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果表明,該預(yù)測(cè)模型取得了較好的預(yù)測(cè)效果,與模擬退火優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(simulated Annealing-BP neural network,SA-BPNN)和遺傳算法優(yōu)化最小二乘支持向量回歸機(jī)(genetic algorithm-least square support vector regression,GA-LSSVR)對(duì)比分析,模型評(píng)價(jià)指標(biāo)平均絕對(duì)百分比誤差MAPE、均方根誤差、平均絕對(duì)誤差MAE和相關(guān)系數(shù)R2分別為0.0035、0.0274、0.0224和0.9923,均表明該文提出的組合預(yù)測(cè)模型具有更高預(yù)測(cè)精度,能夠滿足實(shí)際南美白對(duì)蝦工廠化養(yǎng)殖pH值精細(xì)化管理需要,也為其他領(lǐng)域pH值預(yù)測(cè)提供參考。
【作者單位】： 廣東海洋大學(xué)信息學(xué)院;加州大學(xué)洛杉磯分校文理學(xué)院;中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)北京市農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61471133;61473331) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAD35B07) 廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2013B090500127;2013B021600014;2015A070709015;2015A020209171) 廣東海洋大學(xué)創(chuàng)新強(qiáng)校工程項(xiàng)目(GDOU2014050227)
【分類號(hào)】：S968.22;TP18
【正文快照】： 徐龍琴,李乾川,劉雙印,李道亮.基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和人工蜂群算法的工廠化養(yǎng)殖p H值預(yù)測(cè)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(3):202-209.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.03.029 http://www.tcsae.orgXu Longqin,Li Qianchuan,Liu Shuangyin,Li Daoliang.Prediction of p H value

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1177570