基于改进分布估计法优化最小二乘支持向量机的溶解氧预测模型

摘要

溶解氧是工厂化水产养殖中重要的水质参数,所以本文建立了一种溶解氧预测模型来预测溶解氧的变化趋势.本文所提出的是基于改进分布估计算法优化最小二乘支持向量机模型(LSSVR),采用混沌变异的分布估计法(CMEDA)优化LSSVR的两个重要参数(γ和σ),因为这两个参数的选择对LSSVR模型的预测精度有重要影响,所以本文还用粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)来优化LSSVR参数并与CMEDA优化的LSSVR模型进行了比较研究.利用该模型对江苏扬中市红鲷鱼工厂化养殖池糖溶解氧进行了预测.实验结果表明,CMEDA-LSSVR的预测精度高与其它两种算法,三种模型预测精度评价指标绝对百分比误差分别为0.35％,1.3％,2.03％.CMEDA-LSSVR模型能对溶解氧进行可靠预测,可以为鱼塘水质决策管理提供依据,具有一定的应用价值.