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[1]居锦武.基于LS-SVM的养殖水体氨氮含量分析预测模型[J].江苏农业科学,2017,45(02):210-212.
 Ju Jinwu.Forecasting model of ammonia nitrogen content analysis in aquaculture water body based on LS-SVM[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(02):210-212.
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基于LS-SVM的养殖水体氨氮含量分析预测模型(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第45卷
期数:
2017年02期
页码:
210-212
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2017-01-20

文章信息/Info

Title:
Forecasting model of ammonia nitrogen content analysis in aquaculture water body based on LS-SVM
作者:
居锦武
四川理工学院计算机学院,四川自贡 643000
Author(s):
Ju Jinwu
关键词:
支持向量机水产养殖氨氮分析预测模型比色法光强
Keywords:
-
分类号:
TP391
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
养殖水体的氨氮含量是水产养殖中的关键水质指标,是评价水体污染情况的基本测量项目。设计一种自动氨氮监测系统,自动抽取水样并定时测量,使用最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)建立了分析预测模型,LS-SVM最小二乘支持向量机算法增强了泛化能力,减少了异常样本的预测偏差,提高了预测学习的精度。对基于神经网络模型、基于LS-SVM模型进行了仿真比较,结果显示LS-SVM模型具有更优良的分析预测效果。
Abstract:
-

参考文献/References:

[1]马淑勍,梁滨. 利用自动分析仪测定水中氨氮的方法研究[J]. 山东化工,2015(44):62-64.
[2]俞继梅. 纳氏试剂测氨氮影响因素的分析和研究[J]. 江西化工,2013(4):11-14.
[3]童敏明,张愉,齐美星. 基于BP神经网络的可燃混合气体分析方法的研究[J]. 计量学报,2006,27(2):169-171.
[4]侯迪波,陈玥,赵海峰,等. 基于RBF神经网络和小波分析的水质异常检测方法[J]. 传感器与微系统,2013,32(2):138-141.
[5]黄苜,程小平. 基于支持向量机回归料子滤波器的运动员实时跟踪方法[J]. 西南大学学报(自然科学版),2008,30(5):165-169.
[6]曾燕,成新文,王红旗,等. 基于加权最小二乘支持向量机的下水道可燃气体分析[J]. 西南师范大学学报(自然科学版),2014,39(9):94-99.
[7]Suykens J,Vandewalle J. Least squares support vector machine classifiers[J]. Neural Processing Letters,1999,9(3):293-300.
[8]Wen W,Hao Z,Yang X. A heuristic Weight-Setting strategy and iteratively updating algorithm for weighted LeastSquares support vector regression[J]. Neurocomputing,2008,71(16/18):3096-3103.
[9]Suykens J,Vandewalle J. Recurrent least squares support vector machines[J]. IEEE Transactions on Circuits and System,2000,47(7):1109-1114.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2015-11-18
基金项目:四川省院士(专家)工作站基金(编号:2014YSGZZ01);企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室基金(编号:2014WYY01)。
作者简介:居锦武(1976—),男,上海人,硕士,副教授,主要从事嵌入式计算机系统设计研究。E-mail:jjwmail@163.com。
更新日期/Last Update: 2017-01-20