基于改进极限学习机的水体溶解氧预测方法   总被引：2，自引：2，他引：0  

施珮  匡亮  袁永明  张红燕  李光辉 《农业工程学报》2020,36(19):225-232

为了有效地指导水产养殖生产，提高溶解氧浓度预测的精度，提出了基于因子筛选和改进极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）的水产养殖溶解氧预测模型。首先，利用皮尔森相关系数法计算各影响因子与溶解氧浓度间的相关系数，提取强关联因子，降低预测模型的输入量维度；采用偏最小二乘算法（Partial Least Square, PLS）优化传统ELM神经网络，避免网络中隐含层共线性问题，保障输出权值的稳定性；然后，结合新型激活函数，构建水体溶解氧浓度预测模型。最后，将SPLS-ELM（Selection Based Partial Least Square Optimized Extreme Learning Machine）预测模型应用到江苏省无锡市南泉基地某试验池塘的水体溶解氧预测中。试验结果表明：该模型的预测均方根误差为0.3232，与最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine，LSSVM）、BP神经网络、粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）优化LSSVM和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络相比分别降低40.98%、44.48%、34.73%和44.18%。且该模型的运行时间仅0.6231s，预测精度和运行效率明显优于其他模型。该模型的溶解氧预测曲线接近真实溶解氧变化曲线，能够满足水产养殖实际生产对水体溶解氧预测的要求。  相似文献   

植物生长调节剂2，4-D 对两种绿藻生长的影响   总被引：8，自引：0，他引：8  

杨胜勇  王明学  匡亮 《淡水渔业》2005,35(6):28-30

测定了植物生长调节剂2，4-D(2，4-Dichlorophenoxyacetic acid)在不同浓度作用下对两种绿藻 --蛋白核小球藻和斜生栅藻增殖和叶绿素含量的影响。结果表明，0． 25 mg/L 和0． 50 mg/L 的2，4-D 分别是 促进小球藻和栅藻生长的最佳浓度；在0． 50 mg/L 的2，4-D 作用下小球藻和栅藻的叶绿素含量最高。高浓度 的2，4-D(＞4． 0 mg/L)对两种藻类的生长有毒性作用。  相似文献   

基于PC-RELM的养殖水体溶解氧数据流预测模型   总被引：1，自引：0，他引：1  

施珮  匡亮  王泉  袁永明 《农业工程学报》2023,39(7):227-235

养殖水体中溶解氧浓度一直是最重要的水质参数之一。为了精准地对水体溶解氧进行调控，提高养殖生产效率，降低养殖风险，该研究考虑外部天气条件对溶解氧的影响以及溶解氧自身的昼夜变化特征，提出一种基于正则化极限学习机（principal component analysis and clustering method optimized regularized extreme learning machine,PC-RELM）的养殖水体溶解氧数据流预测模型。首先，采用主成分分析法判断影响溶解氧浓度的强重要性因子，降低预测模型的数据维度；其次，利用熵权法计算各时刻点的天气环境指数，并利用快速动态时间规整算法（fast dynamic time warping,FastDTW）完成时间序列数据流在不同天气环境下的相似度度量；然后使用k-means算法对时间序列的相似度进行聚类分簇，并基于分簇结果完成正则化极限学习机预测模型的构建，实现溶解氧浓度的估算。最后将PC-RELM模型应用到无锡南泉试验基地养殖池塘的溶解氧预测调控过程中。试验结果表明：PC-RELM的预测均方根误差值（root mean sq...  相似文献   

基于改进SVDD算法的池塘水质数据流异常检测     

施珮  匡亮  唐玥  袁永明  余晓栋 《农业工程学报》2021,37(24):249-256

  相似文献   

基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统     

施珮  袁永明  张红燕  匡亮 《安徽农业科学》2021,49(5):207-210

集约化的水产养殖对养殖水体水质有较高的要求,不准确的测量和延迟的数据采集会影响养殖生产的顺利进行.设计了一种基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统,将无线传感器网络与上层应用系统有机结合,在自组网情况下实现了水产养殖相关数据的实时监测.该系统在Cotex-M4 ARM架构下以微处理器STM32F405与无线射频芯片CC2530为核心,对系统底层硬件、底层软件、应用层软件进行了开发.同时,为提高数据的准确性,采用新型支持度函数加权融合算法对系统采集的多传感器数据进行融合.整个系统测量精度高,实时性强、运行稳定,能够较好地满足水产养殖水质监测的要求.  相似文献   

改进型支持度函数的WSN水质监测数据融合方法     

匡亮  施珮  季云峰  平震宇  陈北京 《农业工程学报》2020,36(16):192-200

无线传感网络已被广泛应用到水质监测领域中,针对水质监测中对传感器数据高精度的要求,该研究提出一种基于支持度函数的数据融合算法。首先,对各传感器采集的数据进行一致性检测,保证数据的准确性;其次,采用改进的动态时间弯曲距离(Improved Dynamic Time Warping Distance, IDTW)对支持度函数(Support Function, SF)进行优化,实现水质参数时间序列数据间的互支持度计算;最后,通过加权算法完成数据的融合过程,实现错误数据的校正,获得高质量融合数据。该算法在水质监测平台中进行了试验,结果表明,IDTW-SF融合算法的平均绝对误差值为0.279 2%,融合精度较其他对比算法更高,且运行速度较快。IDTW-SF支持度融合算法能够有效弥补现有水质监测系统数据采集准确率低、效率低等缺陷,基于此方法的水质监测系统提高了溶解氧数据准确率,在降低水产养殖风险,提高养殖效率等方面发挥重要作用。  相似文献   

基于EMD-IGA-SELM的池塘养殖水温预测方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

施珮  袁永明  匡亮  李光辉  张红燕 《农业机械学报》2018,49(11):312-319

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。  相似文献