基于GA-SELM算法的工厂化水产养殖水温预测方法研究
文献类型: 中文期刊
第一作者: 施珮
作者: 施珮;袁永明;匡亮;张红燕;李光辉
作者机构:
关键词: 无线传感网络;水温预测;极限学习机;遗传算法;激活函数
期刊名称: 传感技术学报
ISSN: 1004-1699
年卷期: 2018 年 10 期
页码: 1592-1597+1612
收录情况: 北大核心 ; CSCD
摘要: 基于无线传感网络水质监测中水温数据质量差、预测精度低、稳定性差等问题,提出一种遗传算法(GA)优化改进极限学习机(SELM)的工厂化水产养殖水温预测模型(GA-SELM)。首先,在分析水温影响因素的基础上,通过天气指数的计算对无线传感网络中采集的异常数据进行校正;然后通过皮尔森相关分析研究影响因子与水温之间的关系;最后,采用Softplus函数作为ELM的激活函数,利用GA算法获取ELM的最佳初始权值和偏置,实现工厂化水产养殖水温预测。实验结果表明,GA-SELM模型有较好的预测性能,与传统BP神经网络、标准ELM网络模型和GA优化ELM算法相比,GA-SELM的预测指标MAE、MAPE和RMSE分别为0.154 3、0.005 4和0.187 6,性能均优于其他算法,能高效、稳定地实现水温的预测。
分类号: TP18`S951.2
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