基于改进极限学习机的水体溶解氧预测方法

为了有效地指导水产养殖生产,提高溶解氧浓度预测的精度,提出了基于因子筛选和改进极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）的水产养殖溶解氧预测模型。首先,利用皮尔森相关系数法计算各影响因子与溶解氧浓度间的相关系数,提取强关联因子,降低预测模型的输入量维度;采用偏最小二乘算法（Partial Least Square, PLS）优化传统ELM神经网络,避免网络中隐含层共线性问题,保障输出权值的稳定性;然后,结合新型激活函数,构建水体溶解氧浓度预测模型。最后,将SPLS-ELM（Selection Based Partial Least Square Optimized-Extreme Learning Machine）预测模型应用到江苏省无锡市南泉基地某试验池塘的水体溶解氧预测中。试验结果表明：该模型的预测均方根误差为0.323 2 mg/L,与最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine,LSSVM）、BP神经网络、粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）优化LSSVM和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络相比分别降低40.98%、44.48%、34.73%和44.18%。且该模型的运行时间仅0.623 1s,预测精度和运行效率明显优于其他模型。该模型的溶解氧预测曲线接近真实溶解氧变化曲线,能够满足水产养殖实际生产对水体溶解氧预测的要求。