工厂化水产养殖溶解氧预测模型优化

发布时间：2017-10-31 08:12

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【摘要】：为准确预测溶解氧变化趋势,降低水产养殖风险,提出混沌变异的分布估计(CMEDA)算法优化最小二乘支持向量机模型(LSSVR),提高了溶解氧预测精度。并对粒子群算法和遗传算法分别优化的LSSVR模型(PSOLSSVR、GA-LSSVR)以及传统的LSSVR模型与CMEDA优化的LSSVR模型(CMEDA-LSSVR)进行了比较研究。利用该模型对江苏省扬中市红鲷鱼工厂化养殖鱼塘溶解氧含量进行了预测。实验结果表明,CMEDA-LSSVR的预测精度高于其他3种算法,CMEDA-LSSVR、PSO-LSSVR、GA-LSSVR、LSSVR 4种模型预测精度评价指标平均绝对百分比误差分别为0.32%、1.27%、1.98%和2.56%。实际应用结果表明该模型可以为鱼塘水质决策管理提供依据,具有一定的应用价值。
【作者单位】： 江苏大学电气信息工程学院;盐城师范学院新能源与电子工程学院;
【关键词】： 工厂化水产养殖 溶解氧 预测模型 最小二乘支持向量机 分布估计法 参数优化
【基金】：江苏省农业科技支撑计划项目(BE2013402) 中国博士后科学基金项目(2014M560404) 淮安市农业指导性项目(HANZ2014007) 江苏省高校优势学科建设工程项目(PAPD.No.6-2011)
【分类号】：S912;TP181
【正文快照】： 引言溶解氧作为水质的一项重要参数,在工厂化水产养殖中扮演重要角色[1-2],它很大程度上决定了鱼类的生长状态,所以,预测溶解氧的变化趋势可以为养殖人员决策提供参考,减少养殖风险,优化养殖管理。然而,水体溶解氧受到很多因素影响,包括:物理、化学、生物和人为因素的影响[3-4

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本文编号：1121509