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题名基于EEMD和萤火虫算法优化SVM的溶解氧预测
被引量：5
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作者
刘晨
李莎
丛孙丽
朱正伟
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机构
无锡太湖学院江苏省物联网应用技术重点建设实验室
常州大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2021年第1期359-365,共7页
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文摘
养殖池塘中的溶解氧(DO)对水产品的生长和品质有着至关重要的作用。为了提高溶解氧预测的准确性和有效性,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和萤火虫算法(FA)优化支持向量机(SVM)的组合预测模型。首先,将DO时间序列通过集合经验模态分解为一组去除噪声的并相对稳定的子序列。接着,利用相空间重构(PSR)重建分解子序列,在相空间中用SVM对各子序列进行建模预测。然后,利用萤火虫算法对SVM的参数进行优化,建立基于SVM的预测模型,最后得到原始DO序列的预测值。为了获得未来24小时的预测结果,采用单点迭代法实现多步预测。仿真结果表明,所提出的EEMD-FA-SVM组合预测模型比FA-SVM、EEMD-FA-BP和EEMD-PSO-SVM等模型具有更好的预测效果,能够满足现代渔业养殖水质精细化管理的高需求。
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关键词
溶解氧预测
集合经验模态分解
萤火虫算法
支持向量机
单点迭代法
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Keywords
Prediction of dissolved oxygen
Ensemble empirical mode decomposition(EEMD)
Firefly algorithm(FA)
Support vector machine(SVM)
Single point iterative method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种预测式单点迭代方法
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作者
高坚
赵旭强
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机构
烟台大学
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出处
《山东科学》
CAS
1996年第1期32-35,共4页
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文摘
本文以Ｎｅｗｔｏｎ法为基础，给出了一种加快迭代速度的方法（暂称为“预测式单点迭代方法”），其意义不仅在于方法本身，更重要的是它提供了一种解决加速迭代的新思想．
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关键词
迭代法
收敛阶
单点迭代法
预测式
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Keywords
prognostication
iterative method
order of convergence
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分类号
O241.7
[理学—计算数学]
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