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基于PCA-SVR-ARMA的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型 总被引：3，自引：2，他引：1
为提高狮头鹅养殖禽舍气温预测精度,提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)融合自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型。在建模过程中,运用主成分分析法筛选狮头鹅养殖禽舍气温的关键影响因子,消除变量之间冗余信息,约简预测模型结构;采用SVR-ARMA构建狮头鹅禽养殖舍气温组合预测模型,先通过SVR对气温进行预测,再由基于ARMA模型的残差预测值修正气温预测结果。利用该模型对广东省汕尾市2018年7月21日至2018年7月30日期间的狮头鹅养殖禽舍气温进行预测。结果表明,该组合预测模型取得了良好的预测性能,与标准BP神经网络、标准SVR、PCA-BPNN(反向传播神经网络,BackPropagationNeuralNetwork)、PCA-SVR和PCA-BPNN-ARMA等模型对比分析,其评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.183 2℃、0.454 0℃和0.005 9,均表明所提出的组合模型具有更高的预测效果,不仅能够满足狮头鹅养殖禽舍气温实际精准调控的需要,还为狮头鹅健康养殖和种苗繁育环境精细化管理提供决策。 相似文献
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为了提高水禽养殖中粉尘预测精度,提出基于XGBoost的水禽养殖粉尘预测模型.通过对粉尘相关参数进行相关性分析,提取出更重要的参数进行预测,简化了模型,降低计算难度,然后将归一化后的数据输入模型进行训练优化,最后通过与其他传统模型进行对比分析,提出的预测模型评价指标平均绝对百分比误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.010 4、0.190 2、0.240 6,均低于对比模型,验证了提出的XGBoost模型对于水禽养殖粉尘预测具有很好的预测精度与鲁棒性能,为水禽养殖智能化提供一种新的有效方法. 相似文献
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【目的】提高对虾养殖水温预测精度,及时掌握水产养殖水温变化规律。【方法】提出基于小波阈值降噪(Wavelet threshold denoising,WTD)和长短时记忆神经网络(Long short-term memory,LSTM)的水产养殖水温预测模型,利用WTD方法消除原变量间的相关性,减少数据噪声干扰并增强信号数据平滑性,进一步利用预测能力极强的LSTM进行预测。【结果】WTD-LSTM模型评价指标平均绝对误差(M_(APE))、均方根误差(R_(MSE))及平均绝对误差(M_(AE))分别为0.0104、0.0382和0.0288,与标准BP神经网络、标准ELM、标准LSTM等3种模型进行对比,评价指标M_(APE)、R_(MSE)、M_(AE)分别降低了64.85%、59.62%、64.62%,63.64%、61.18%、60.12%,47.48%、37.07%、46.27%;从可视化分析来看,WTD-LSTM预测模型预测结果贴近真实值曲线,相比其他3种模型,能很好地拟合养殖水温非线性时间序列变化趋势。【结论】WTD-LSTM模型具有良好的预测性能和泛化能力,可以满足对虾养殖水温精确预测的实际需求,能为对虾养殖水质预测预警提供决策。 相似文献
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溶解氧（DO）浓度是对虾养殖水质检测的核心指标。为提高对虾养殖溶解氧浓度的预测精度,本研究提出了一种基于经验模态分解、随机森林和长短时记忆神经网络（EMD-RF-LSTM）的对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型。首先采用经验模态分解（EMD）对养殖水质溶解氧浓度时序数据进行多尺度特征提取,得到不同尺度下的固有模态分量（IMF）;然后分别采用长短时记忆神经网络（LSTM）和随机森林（RF）对高、低频不同尺度IMF进行建模;最后结合各分量预测结果构建叠加模型,实现对溶解氧浓度时序数据的综合预测。本研究模型在广东省湛江市南三岛对虾养殖基地展开了试验及应用,在基于真实数据集的性能测试中,经验模态分解后EMD-ELM模型与极限学习机（ELM）模型对比,平均绝对误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别降低了30.11%、29.60%和32.95%。在经验模态分解基础上用RF和LSTM对不同特征尺度的本征模态分量分别预测后叠加求和,EMD-RF-LSTM模型预测的精度指标MAPE、RMSE和MAE分别为0.0129、0.1156和0.0844,其中关键指标MAPE较EMD-ELM、EMD-RF和EMD-LSTM分别降低了84.07%、57.57%和49.81%,预测精度显著提高。结果表明,本研究针对经验模态分解后高、低频分量分别预测的策略可有效提升综合性能,表明本研究模型具有较高的预测精度,能够较准确地实现对虾养殖水体中溶解氧浓度预测。 相似文献
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