کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1137963 | 1489131 | 2013 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
کلمات کلیدی
1. مقدمه
2. روش تحقیق
2.1 الگوریتم های ژنتیک (GA)
شکل 1. نگاشت فضای ورودی به ویژگی با ابعاد بالا
2.2 رگرسیون بردار پشتیبانی
شکل 2. مدل RGA-SVR
2.3 بهینه سازی مدل SVR بر پایه RGA
3. جمع آوری داده ها و پیش پردازش کیفیت آب در پرورش خرچنگ رودخانه
3.1 جمع آوری داده ها
3.2 پیش پردازش داده
3.3 طراحی یک مدل پیش بینی کیفیت آب کشاورزی بر اساس RGA-SVR
شکل 3. طرحی از رابطه بین وضوح مکانی و واریانس محلی
جدول 1. مقایسه نشانگر معیار عملکرد برای روش های مختلف (محتوای DO)
جدول 2. مقایسه نشانگر معیار عملکرد برای روش های مختلف (دمای آب)
4. نتایج تجربی و بحث و بررسی
4.1 نتایج تجربی
شکل 4. پیش بینی محتوای DO
شکل 5. پیش بینی دمای آب
5. نتیجه گیری
Water quality prediction plays an important role in modern intensive river crab aquaculture management. Due to the nonlinearity and non-stationarity of water quality indicator series, the accuracy of the commonly used conventional methods, including regression analyses and neural networks, has been limited. A prediction model based on support vector regression (SVR) is proposed in this paper to solve the aquaculture water quality prediction problem. To build an effective SVR model, the SVR parameters must be set carefully. This study presents a hybrid approach, known as real-value genetic algorithm support vector regression (RGA–SVR), which searches for the optimal SVR parameters using real-value genetic algorithms, and then adopts the optimal parameters to construct the SVR models. The approach is applied to predict the aquaculture water quality data collected from the aquatic factories of YiXing, in China. The experimental results demonstrate that RGA–SVR outperforms the traditional SVR and back-propagation (BP) neural network models based on the root mean square error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE). This RGA–SVR model is proven to be an effective approach to predict aquaculture water quality.
Journal: Mathematical and Computer Modelling - Volume 58, Issues 3–4, August 2013, Pages 458–465