基于经验模态分解和最小二乘支持向量机的溶氧预测

• 作者: 宦娟 曹伟建 秦益霖 顾玉宛
• 来源期刊: 渔业现代化
• 学科: 农学
• 关键词: 溶氧预测 经验模态分解 最小二乘支持向量机 自适应粒子群算法 单次迭代法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 水产养殖工程
• 页码范围: 37-43
• 页数: 7页
• 分类号: S959
• 字数: 4664字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9580.2017.04.006

摘要

养殖池塘中溶氧(DO)与鱼、蟹等水产品的生长有着十分密切的关系.为了提高DO的预测精度和有效性,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和自适应扰动粒子群优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型.首先将DO时间序列通过EMD分解成若干分量,接着对各个分量进行相空间重构,在相空间中用LSSVM对各分量进行建模预测,并使用自适应扰动粒子群算法对LSSVM的超参数进行优化,采用单点迭代法进行多步预测.结果显示:该模型与单一LSSVM预测模型相比,具有良好的预测效果.预测未来4 h DO值时,各项性能指标误差均方根(RMSE)、平均相对误差均值(MAPE)和平均绝对误差(MAE)三项指标分别降低了13.4%、11.3%和1.8%;预测未来24 h DO值时,三项指标分别降低了12.9%、12.1%和2.7%.研究表明:该组合模型可有效提取DO序列特性,具有较高的预测精度和泛化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宦娟	常州大学信息科学与工程学院	23	164	5.0	12.0
2	曹伟建	常州大学信息科学与工程学院	5	15	2.0	3.0
3	顾玉宛	常州大学信息科学与工程学院	9	26	3.0	5.0
4	秦益霖	常州大学信息科学与工程学院	2	3	1.0	1.0