文献类型：期刊文章

作　　者：徐龙琴[1] 陈跃霞[2] 张军[3] 刘双印[1] 李道亮[4]

XU Longqin CHEN Yuexia ZHANG Jun LIU Shuangyin LI Daoliang(School of Information Science and Technology, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou 510225, China R＆D Center Flight Control Hydraulic Institute, AVIC Aircraft Co. ,Ltd, Hanzhong 723213, China AVIC Aircraft Aerostructure Manufacturing（Hanzhong） Co. ,Ltd, Hanzhong 723213, China Beijing ERC for Internet of Things in Agriculture, China Agricultural University, Beijing 100083, China)

机构地区：[1]仲恺农业工程学院信息科学与技术学院,广东广州510225 [2]中航飞机研发中心飞控液压所,陕西汉中723213 [3]中航飞机汉中零组件制造有限公司,陕西汉中723213 [4]中国农业大学中欧农业信息技术研究中心,北京100083

出　　处：《武汉大学学报（工学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(编号:61471133;61473331);国家科技支撑计划项目(编号:2012BAD35B07);广东省科技计划项目(编号:2013B090500127;2013B021600014;2015A070709015;2015A020209171;2016A040402043);广东省自然基金项目(编号:S2013010014629;2014A030307049);广东海洋大学创新强校工程项目(编号:GDOU2014050227)

年　　份：2017

卷　　号：50

期　　号：4

起止页码：608-617

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为解决传统方法水质预测精度低、鲁棒性差等问题,提出了基于小波分析(WA)、人工蜂群(ABC)优化加权最小二乘支持向量回归机(WLSSVR)的工厂化育苗溶解氧组合预测模型(WA-ABC-WLSSVR模型).该模型采用小波分析对原始非平稳溶解氧时间序列数据进行多尺度特征提取,通过加权最小二乘支持向量回归机对不同尺度下的溶解氧数据子序列分别建模,利用改进人工蜂群优化算法(ABC)对各分量序列WLSSVR模型参数进行组合优化,最后叠加各尺度下的预测结果.运用该模型对工厂化育苗溶解氧进行预测,并与BPNN、标准LSSVR、WAACO-LSSVR、WA-PSO-LSSVR等模型对比分析,结果表明,该溶解氧预测模型具有较高的预测精度和泛化能力.

关 键 词：溶解氧预测  加权最小二乘支持向量回归机  人工蜂群算法 小波分析 参数组合优化  

分 类 号：TP391]