【摘 要】
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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
【机 构】
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仲恺农业工程学院信息科学与技术学院,石河子大学机械电气工程学院,仲恺农业工程学院智慧农业创新研究院,仲恺农业工程学院广东省高校智慧农业工程技术研究中心,仲恺农业工程学院广东省水禽健康养殖重点实验室,仲
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61871475),广东省自然科学基金项目(2021A1515011605),现代农业机械兵团重点实验室开放课题资助(BTNJ2021002),广东省科技厅重点领域研发计划项目(2020B0202080002),北京市自然科学基金项目(4182023),广东省科技计划项目(2019B020215003),广州市重点研发计划项目(20210300003),广州市创新平台建设计划
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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
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