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一种基于CEEMDAN-CPELM的池塘溶解氧预测模型研究

文献类型： 中文期刊

作者： 施珮 1 ; 匡亮 2 ; 王泉 1 ; 钱承山 1 ; 袁永明 3 ;

作者机构： 1.无锡学院物联网工程学院

2.江苏信息职业技术学院物联网工程学院

3.中国水产科学研究院淡水渔业研究中心

关键词： 传感网络;溶解氧;预测;自适应完备集合经验模态分解;偏最小二乘法

期刊名称： 传感技术学报

ISSN： 1004-1699

年卷期： 2024 年 001 期

页码： 89-97

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对集约化水产养殖中水体溶解氧时间序列非线性、非稳定性特征导致的溶解氧预测模型构建难度大、预测精度不高的问题，提出一种基于自适应完备集合经验模态分解-聚类重构结构的偏最小二乘优化极限学习机溶解氧预测模型（CEEMDAN-CPELM）。采用CEEMDAN方法将溶解氧数据流分解为不同频率的模态分量，并依据各分量的模糊熵值评估各分量的复杂度，利用K-medoids方法将所有分量按照模糊熵复杂度进行聚类，实现数据的分解-重构过程，降低溶解氧预测的难度；再利用偏最小二乘算法对极限学习机进行优化，提高模型的预测性能。最后，将CEEMDAN-CPELM模型应用到常熟养殖试验基地的水体溶解氧预测中。试验结果表明：基于CEEMDAN-CPELM的溶解氧预测模型的预测均方根误差值为0.959,明显低于GA-SELM、LSSVM和ELM等对比模型，验证了该预测模型的可行性和有效性。

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