【摘 要】
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由于SVR在预测渔业养殖水质参数中存在的精度低问题,本文提出并采用基于集合经验模态分解法（Ensemble Empirical Model Decomposition,EEMD）、支持向量回归机（Support Vector Re
【机 构】
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天津理工大学电气电子工程学院天津市复杂控制理论与应用重点实验室,天津滨海茶淀葡萄科技发展有限公司
【基金项目】
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天津市科技重大专项与工程项目(16ZXHLNC00050);天津市企业科技特派员项目(17JCPJC53300)
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由于SVR在预测渔业养殖水质参数中存在的精度低问题,本文提出并采用基于集合经验模态分解法（Ensemble Empirical Model Decomposition,EEMD）、支持向量回归机（Support Vector Regression,SVR）的EEMD-SVR组合模型预测方法.首先用EEMD解法将水质数据分解为一系列相对平稳的IMF分量序列,去除噪声序列,然后采用网格搜索法优化SVR对去噪后的水质数据建立预测模型.利用EEMD-SVR预测模型对天津某渔业养殖池塘内溶解氧和pH值预测,并与无E
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