基于EEMD-SVR的漁業養殖水質預測模型
摘要：由于SVR在預測漁業養殖水質參數中存在的精度低問題,本文提出并采用基于集合經驗模態分解法（Ensemble Empirical Model Decomposition,EEMD）、支持向量回歸機（Support Vector Regression,SVR）的EEMD-SVR組合模型預測方法.首先用EEMD解法將水質數據分解為一系列相對平穩的IMF分量序列,去除噪聲序列,然后采用網格搜索法優化SVR對去噪后的水質數據建立預測模型.利用EEMD-SVR預測模型對天津某漁業養殖池塘內溶解氧和pH值預測,并與無EEMD預測方法對比分析,證明該模型具有較好的預測效果,能夠滿足實際漁業養殖水質精細化管理需要.
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