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基于PCA-SVR-ARMA的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型 总被引:1,自引:2,他引:1
为提高狮头鹅养殖禽舍气温预测精度,提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)融合自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型。在建模过程中,运用主成分分析法筛选狮头鹅养殖禽舍气温的关键影响因子,消除变量之间冗余信息,约简预测模型结构;采用SVR-ARMA构建狮头鹅禽养殖舍气温组合预测模型,先通过SVR对气温进行预测,再由基于ARMA模型的残差预测值修正气温预测结果。利用该模型对广东省汕尾市2018年7月21日至2018年7月30日期间的狮头鹅养殖禽舍气温进行预测。结果表明,该组合预测模型取得了良好的预测性能,与标准BP神经网络、标准SVR、PCA-BPNN(反向传播神经网络,BackPropagationNeuralNetwork)、PCA-SVR和PCA-BPNN-ARMA等模型对比分析,其评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.183 2℃、0.454 0℃和0.005 9,均表明所提出的组合模型具有更高的预测效果,不仅能够满足狮头鹅养殖禽舍气温实际精准调控的需要,还为狮头鹅健康养殖和种苗繁育环境精细化管理提供决策。 相似文献
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为了提高水禽养殖中粉尘预测精度,提出基于XGBoost的水禽养殖粉尘预测模型.通过对粉尘相关参数进行相关性分析,提取出更重要的参数进行预测,简化了模型,降低计算难度,然后将归一化后的数据输入模型进行训练优化,最后通过与其他传统模型进行对比分析,提出的预测模型评价指标平均绝对百分比误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.... 相似文献
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