【摘 要】
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为了有效指导工厂化水产养殖,提高水产养殖过程中水体温度预测的精度和稳定性,在分析水体温度影响因素的基础上,提出基于经验模态分解(EMD)、改进遗传算法(IGA)和改进极限学
【机 构】
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中国水产科学研究院淡水渔业研究中心,江南大学物联网工程学院,江苏信息职业技术学院物联网工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61174034);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(2016HY-ZD1404);现代农业产业技术体系专项(CARS-46)
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为了有效指导工厂化水产养殖,提高水产养殖过程中水体温度预测的精度和稳定性,在分析水体温度影响因素的基础上,提出基于经验模态分解(EMD)、改进遗传算法(IGA)和改进极限学习机(SELM)相结合的水温预测模型(EMD-IGA-SELM)。首先,通过综合天气指数的计算完成异常和缺失数据的校正;利用皮尔森相关分析计算各影响因子与水温之间的相关度,从而确定预测模型的输入输出量;选择Softplus函数代替Sigmoid函数组成SELM,并引入混沌序列改进标准遗传算法,获得SELM的最佳初始权值和阈值;最后,采用
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