基于时间相似数据的支持向量机水质溶解氧在线预测-ingentaconnect.pdf

第 30 卷 第 3 期 农 业 工 程 学 报 Vol.30 No.3 2014 年 2 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Feb. 2014 155 基于时间相似数据的支持向量机水质溶解氧在线预测 1,2,3 1 2,3,4※ 3,4,5 刘双印 ，徐龙琴 ，李道亮 ，曾立华 （1. 广东海洋大学信息学院，湛江 524025 ； 2. 农业部农业信息获取技术重点实验室，北京 100083 ； 3. 中国农业大学 北京市农业物联网工程技术研究中心，北京 100083 ； 4. 中国农业大学 先进农业传感技术北京市工程研究中心，北京 100083； 5. 河北农业大学机电工程学院，保定 071001 ） 摘 要：为及时辨识集约化水产养殖水质变化趋势、动态调控水质，确保无应激环境下健康养殖，该文提出了基 于时序列相似数据的最小二乘支持向量回归机（least squares support vector regression，LSSVR ）水质溶解氧在线预 测模型。采用特征点分段时间弯曲距离（feature points segmented time warping distance，FPSTWD ）算法对在线采 集的时间序列数据进行分段与相似度计算，以缩减规模的子序列数据集对 LSSVR 模型进行快速训练优化，实现 了多个LSSVR 子模型在线建模，将预测数据序列与 LSSVR 子模型的相似度匹配，自适应地选取最佳的子模型作 为在线预测模型。应用该模型对集约化河蟹福利养殖水质参数溶解氧浓度进行在线预测，模型评价指标中最大相 对误差、平均绝对百分比误差、相对均方根误差和运行时间分别为 4.76% 、8.18%、5.23%、8.32 s。研究结果表明， 与其他预测方法相比，该模型具有较好的综合预测性能，能够满足河蟹福利养殖水质在线预测的实际需求，并为 集约化水产养殖水质精准调控提供研究基础。 关键词：水产养殖；水质；模型；支持向量机；在线预测；特征点分段时间弯曲距离；相似数据 doi ：10.3969/j.issn.1002-6819.2014.03.021 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2014)-03-0155-08 刘双印，徐龙琴，李道亮，等. 基于时间相似数据的支持向量机水质溶解氧在线预测[J]. 农业工程学报，2014， 30(3)：155－162. Liu Shuangyin, Xu Longqin, Li Daoliang, et al. Online prediction for dissolved oxygen of water quality based on support vector machine with time series similar data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(3): 155 －162. (in Chinese with English abstract) 模型自身不具备随时间序列在线更新和动态学习 0 引 言 的能力，致使预测精度不理想。动态神经网络方法 集约化水产养殖水