本文關鍵詞：基于集合經(jīng)驗模態(tài)分解和人工蜂群算法的工廠化養(yǎng)殖pH值預測

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【摘要】：針對單一預測模型預測養(yǎng)殖pH值精度低等問題,提出集合經(jīng)驗模態(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和改進人工蜂群算法(improve artificial bee colony,IABC)相結合的南美白對蝦工廠化養(yǎng)殖pH值組合預測模型。在建模過程中,利用EEMD算法對原始pH值時間序列進行多尺度分解,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預測方法并建模,通過改進人工蜂群(IABC)算法優(yōu)化復雜非線性組合預測模型目標函數(shù)權重系數(shù),構建了工廠化養(yǎng)殖pH值非線性組合預測模型。利用該模型對廣東省湛江市2014年9月8日-2014年9月15日期間工廠化養(yǎng)殖pH值進行預測,結果表明,該預測模型取得了較好的預測效果,與模擬退火優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(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(genetic algorithm-least square support vector regression,GA-LSSVR)對比分析,模型評價指標平均絕對百分比誤差MAPE、均方根誤差、平均絕對誤差MAE和相關系數(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測模型具有更高預測精度,能夠滿足實際南美白對蝦工廠化養(yǎng)殖pH值精細化管理需要,也為其他領域pH值預測提供參考。
【作者單位】： 廣東海洋大學信息學院;加州大學洛杉磯分校文理學院;中國農(nóng)業(yè)大學北京市農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工程技術研究中心;
【基金】：國家自然科學基金項目(61471133;61473331) 國家科技支撐計劃項目(2012BAD35B07) 廣東省科技計劃項目(2013B090500127;2013B021600014;2015A070709015;2015A020209171) 廣東海洋大學創(chuàng)新強校工程項目(GDOU2014050227)
【分類號】：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)驗模態(tài)分解和人工蜂群算法的工廠化養(yǎng)殖p H值預測[J].農(nóng)業(yè)工程學報,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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本文編號：1177570