【摘 要】
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针对集约化水产养殖环境复杂、氨氮质量浓度在线检测困难等问题,提出了一种基于广义可加模型和支持向量回归的混合建模方法。首先根据机理分析,选择水温、溶氧、pH、电导率作
【机 构】
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大连海洋大学信息工程学院,教育部设施渔业重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503054),大连市科技之星项目(2017RQ143),辽宁省教育厅青年科技人才“育苗”项目(QL201912)
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针对集约化水产养殖环境复杂、氨氮质量浓度在线检测困难等问题,提出了一种基于广义可加模型和支持向量回归的混合建模方法。首先根据机理分析,选择水温、溶氧、pH、电导率作为辅助变量,然后分析数据确定各个变量的分布形式,以对数函数作为连接函数,建立氨氮质量浓度广义可加模型。为提高建模精度,将其与BP神经网络、随机配置网络、支持向量回归建模方法相结合,分别对养殖水质氨氮质量浓度进行混合软测量,并对结果进行比较。结果显示:广义可加模型能较为迅速地找出氨氮质量浓度和辅助变量之间的关系,有更高的可解释性,基于支持向量回归
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