Vattenkvalitetsprognoser spelar en viktig roll i den moderna intensiva förvaltningen av flodkrabba. På grund av den icke-linjäritet och icke-stationaritet av vattenkvalitet indikatorserien, noggrannheten hos de vanliga konventionella metoder, inklusive regressionsanalyser och neurala nätverk, har varit begränsad. En prognosmodell baserad på stödvektorregression (SVR) föreslås i detta dokument för att lösa problemet med vattenkvalitetsprognoser för vattenbruket. För att bygga en effektiv SVR-modell måste SVR-parametrarna ställas in noggrant. Denna studie presenterar en hybrid metod, känd som verkliga värdet genetisk algoritm stöd vektor regression (RGA-SVR), som söker efter de optimala SVR-parametrar med hjälp av verkliga värdet genetiska algoritmer, och sedan antar de optimala parametrarna för att konstruera SVR-modeller. Metoden tillämpas för att förutsäga vattenkvalitetsdata som samlats in från vattenfabrikerna i YiXing i Kina. De experimentella resultaten visar att RGA-SVR överträffar de traditionella SVR- och back-propagation (BP) neurala nätverksmodellerna baserat på rotens genomsnittliga kvadratfel (RMSE) och det genomsnittliga absoluta procentfelet (MAPE). Denna RGA-SVR-modell har visat sig vara en effektiv metod för att förutsäga vattenkvaliteten i vattenbruket.
Algoritmen tillämpades sedan för att förutsäga vattenbrukets kvalitet REF.
A hybrid approach of support vector regression with genetic algorithm optimization for aquaculture water quality prediction
{'venue': 'Math. Comput. Model.', 'journal': 'Math. Comput. Model.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}