文献类型： 中文期刊
作者： 施珮 1 ; 袁永明 1 ; 匡亮 1 ; 张红燕 1 ; 李光辉 1 ;
作者机构： 1.中国水产科学研究院淡水渔业研究中心农业部淡水渔业和种质资源利用重点实验室;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
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。
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