【摘 要】
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养殖池塘中溶氧（DO）与鱼、蟹等水产品的生长有着十分密切的关系。为了提高DO的预测精度和有效性,提出了一种基于经验模态分解（EMD）和自适应扰动粒子群优化最小二乘支持向量机（LSSV
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院,常州旅游商贸高等职业技术学校
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养殖池塘中溶氧（DO）与鱼、蟹等水产品的生长有着十分密切的关系。为了提高DO的预测精度和有效性,提出了一种基于经验模态分解（EMD）和自适应扰动粒子群优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的组合预测模型。首先将DO时间序列通过EMD分解成若干分量,接着对各个分量进行相空间重构,在相空间中用LSSVM对各分量进行建模预测,并使用自适应扰动粒子群算法对LSSVM的超参数进行优化,采用单点迭代法进行多步预测。结果显示：该模型与单一LSSVM预测模型相比,具有良好的预测效果。预测未来4 h DO值时,各项性能指标误
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