基于GA-SVR的海水养殖过程软测量建模

• 作者: 李康 林少涵 王魏
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 软测量 支持向量机 遗传算法 氨氮浓度
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 建模与仿真系统
• 页码范围: 2047-2051
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3903字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.20180645

摘要

针对集约化海水养殖过程中水体氨氮浓度测量存在投资大、精度低、难以在线检测等问题,提出一种基于遗传算法和支持向量回归相结合(GA-SVR)的氨氮浓度软测量方法.该方法在对水产养殖水质影响因素分析的基础上,首先选取养殖水体中的水温、溶氧量、pH和电导率作为辅助变量,然后利用遗传算法对支持向量机模型中的惩罚参数C和核函数参数g进行寻优,最后采用SVR实现对水体氨氮浓度的预测.将其预测效果与BP、RBF神经网络以及基于网格搜索法的SVR模型进行对比,实验结果表明:基于GA-SVR的软测量方法更利于实现氨氮浓度的精确预测,有助于对海水养殖过程优化控制提供及时指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王魏	大连海洋大学信息工程学院	14	38	3.0	5.0
2	李康	大连海洋大学信息工程学院	2	2	1.0	1.0
3	林少涵	大连海洋大学信息工程学院	3	2	1.0	1.0