农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2012年
23期
167-175
,共9页
刘双印%徐龙琴%李道亮%曾利华
劉雙印%徐龍琴%李道亮%曾利華
류쌍인%서룡금%리도량%증리화
模型%优化%算法%溶解氧预测%最小二乘支持向量回归机%河蟹养殖
模型%優化%算法%溶解氧預測%最小二乘支持嚮量迴歸機%河蟹養殖
모형%우화%산법%용해양예측%최소이승지지향량회귀궤%하해양식
养殖池塘溶解氧是河蟹赖以生存的重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保高密度河蟹健康养殖的关键.为提高溶解氧预测精度和效率,该文提出了蚁群算法(ACA)优化最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的河蟹养殖溶解氧预测方法.采用蚁群算法对最小二乘支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间非线性预测模型.利用该模型对江苏宜兴市2010年7月20日~7月28日期间高密度养殖池塘溶解氧进行预测.研究表明,该预测模型取得较好的预测效果,与支持向量回归机和 BP 神经网络相比,模型评价指标均方根误差、相对均方误差均值、平均绝对误差和和决定系数和运行时间分别为0.0328、0.0016、0.0448、0.9916和3.3275s 均优于其他预测方法,ACA-LSSVR 模型不仅计算复杂度低、收敛速度快、预测精度高、泛化能力强,还能满足实际高密度河蟹养殖溶解氧管理的需要,为其他领域的水质预测提供参考.
養殖池塘溶解氧是河蟹賴以生存的重要指標,及時準確地掌握溶解氧濃度變化趨勢是確保高密度河蟹健康養殖的關鍵.為提高溶解氧預測精度和效率,該文提齣瞭蟻群算法(ACA)優化最小二乘支持嚮量迴歸機(LSSVR)的河蟹養殖溶解氧預測方法.採用蟻群算法對最小二乘支持嚮量迴歸機的模型參數進行優化,併以自動穫取的最佳參數組閤構建溶解氧與其影響因子間非線性預測模型.利用該模型對江囌宜興市2010年7月20日~7月28日期間高密度養殖池塘溶解氧進行預測.研究錶明,該預測模型取得較好的預測效果,與支持嚮量迴歸機和 BP 神經網絡相比,模型評價指標均方根誤差、相對均方誤差均值、平均絕對誤差和和決定繫數和運行時間分彆為0.0328、0.0016、0.0448、0.9916和3.3275s 均優于其他預測方法,ACA-LSSVR 模型不僅計算複雜度低、收斂速度快、預測精度高、汎化能力彊,還能滿足實際高密度河蟹養殖溶解氧管理的需要,為其他領域的水質預測提供參攷.
양식지당용해양시하해뢰이생존적중요지표,급시준학지장악용해양농도변화추세시학보고밀도하해건강양식적관건.위제고용해양예측정도화효솔,해문제출료의군산법(ACA)우화최소이승지지향량회귀궤(LSSVR)적하해양식용해양예측방법.채용의군산법대최소이승지지향량회귀궤적모형삼수진행우화,병이자동획취적최가삼수조합구건용해양여기영향인자간비선성예측모형.이용해모형대강소의흥시2010년7월20일~7월28일기간고밀도양식지당용해양진행예측.연구표명,해예측모형취득교호적예측효과,여지지향량회귀궤화 BP 신경망락상비,모형평개지표균방근오차、상대균방오차균치、평균절대오차화화결정계수화운행시간분별위0.0328、0.0016、0.0448、0.9916화3.3275s 균우우기타예측방법,ACA-LSSVR 모형불부계산복잡도저、수렴속도쾌、예측정도고、범화능력강,환능만족실제고밀도하해양식용해양관리적수요,위기타영역적수질예측제공삼고.
