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基于EEMD-SVM的渔业养殖溶解氧预测模型

更新时间:2019-07-25
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基于EEMD-SVM的渔业养殖溶解氧预测模型

摘要:由于SVR在预测渔业养殖水质参数中存在的精度低问题,本文提出并采用基于集合经验模态分解法(Ensemble Empirical Model Decomposition, EEMD)、支持向量回归机(Support Vector Regression, SVR)的 EEMD-SVR组合模型预测方法。首先用 EEMD 解法将水质数据分解为一系列相对平稳的IMF分量序列,去除噪声序列,然后采用 SVR 对去噪后的水质数据建立预测模型。利用EEMD-SVR预测模型对天津某渔业养殖池塘内溶解氧和PH值预测,并与BP神经网络方法对比分析,证明该模型具有较好的预测效果,能够满足实际渔业养殖水质精细化管理需要。
关键词:渔业养殖;集合经验模态分解;支持向量机;组合预测模型