基于EMD-IGA-SELM的池塘养殖水温预测方法

• 作者: 匡亮 张红燕 施珮 李光辉 袁永明
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 水产养殖 水温预测 极限学习机 改进遗传算法 经验模态分解
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 农业生物环境与能源工程
• 页码范围: 312-319
• 页数: 8页
• 分类号: S969.33
• 字数: 6856字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.11.037

摘要

为了有效指导工厂化水产养殖,提高水产养殖过程中水体温度预测的精度和稳定性,在分析水体温度影响因素的基础上,提出基于经验模态分解(EMD)、改进遗传算法(IGA)和改进极限学习机(SELM)相结合的水温预测模型(EMD-IGA-SELM).首先,通过综合天气指数的计算完成异常和缺失数据的校正;利用皮尔森相关分析计算各影响因子与水温之间的相关度,从而确定预测模型的输入输出量;选择Softplus函数代替Sigmoid函数组成SELM,并引入混沌序列改进标准遗传算法,获得SELM的最佳初始权值和阈值;最后,采用EMD方法将原始水温时序数据进行多尺度分解,在各分量中对IGA-SELM训练建模,并叠加求和各分量预测值,从而完成水温序列的预测.将EMD-ELM和GA-BP模型的预测结果与EMD-IGA-SELM进行对比,结果表明,EMD-IGA-SELM取得了较好的预测精度,评价指标平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差分别为0.123 3℃、0.004 3和0.147 8℃,能够满足水产养殖的生产需要,可为池塘水质管理和调控提供决策支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红燕	中国水产科学研究院淡水渔业研究中心	52	310	10.0	15.0
2	袁永明	中国水产科学研究院淡水渔业研究中心	47	327	11.0	16.0
3	匡亮	江苏信息职业技术学院物联网工程学院	6	5	2.0	2.0
4	李光辉	江南大学物联网工程学院	13	72	5.0	8.0
5	施珮	中国水产科学研究院淡水渔业研究中心	6	14	2.0	3.0