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基于MA-ARIMA-GASVR的食用菌温室温度预测
被引量:
13
1
作者
田东
韦鑫化
+3 位作者
王悦
赵安平
穆维松
冯建英
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期190-197,共8页
食用菌温室温度具有时变、非线性、多耦合特性,准确预测对稳定食用菌生产具有重要意义。本研究从挖掘温室历史温度数据时序信息角度出发,提出一种MA-ARIMA-GASVR组合方法建立温度预测模型,利用移动平均方法将历史温度序列分解成线性序...
食用菌温室温度具有时变、非线性、多耦合特性,准确预测对稳定食用菌生产具有重要意义。本研究从挖掘温室历史温度数据时序信息角度出发,提出一种MA-ARIMA-GASVR组合方法建立温度预测模型,利用移动平均方法将历史温度序列分解成线性序列和残差序列,然后采用移动平均差分自回归模预测线性序列的趋势,再将移动平均差分自回归预测值、历史残差数据、历史温度数据作为支持向量回归模型的输入,并结合遗传算法优化支持向量回归模型参数改善其性能,从而获得更符合实际情况的温度预测值。最后选取实测温度数据作为训练集,对未来2 d的温度进行预测验证。结果显示,MA-ARIMA-GASVR组合方法能更好地拟合原始温度数据,间隔1 h的均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.18、0.36和1.34,均显示本研究方法预测精度优于支持向量回归、遗传算法优化的支持向量回归单一模型,也优于未经移动平均以及未经遗传算法优化的组合模型;此外,间隔6 h的均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差为0.29、0.52和1.95,说明本研究方法还能满足6 h以内的多步预测,为食用菌生产者预留更多调整时间。
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关键词
温室
温度
模型
时间序列
支持向量回归
食用菌
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职称材料
题名
基于MA-ARIMA-GASVR的食用菌温室温度预测
被引量:
13
1
作者
田东
韦鑫化
王悦
赵安平
穆维松
冯建英
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
北京市农业局信息中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期190-197,共8页
基金
北京市食用菌产业创新团队(BAIC05-2019)。
文摘
食用菌温室温度具有时变、非线性、多耦合特性,准确预测对稳定食用菌生产具有重要意义。本研究从挖掘温室历史温度数据时序信息角度出发,提出一种MA-ARIMA-GASVR组合方法建立温度预测模型,利用移动平均方法将历史温度序列分解成线性序列和残差序列,然后采用移动平均差分自回归模预测线性序列的趋势,再将移动平均差分自回归预测值、历史残差数据、历史温度数据作为支持向量回归模型的输入,并结合遗传算法优化支持向量回归模型参数改善其性能,从而获得更符合实际情况的温度预测值。最后选取实测温度数据作为训练集,对未来2 d的温度进行预测验证。结果显示,MA-ARIMA-GASVR组合方法能更好地拟合原始温度数据,间隔1 h的均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.18、0.36和1.34,均显示本研究方法预测精度优于支持向量回归、遗传算法优化的支持向量回归单一模型,也优于未经移动平均以及未经遗传算法优化的组合模型;此外,间隔6 h的均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差为0.29、0.52和1.95,说明本研究方法还能满足6 h以内的多步预测,为食用菌生产者预留更多调整时间。
关键词
温室
温度
模型
时间序列
支持向量回归
食用菌
Keywords
greenhouse
temperatures
model
time series
support vector regression
edible fungus
分类号
S625.5 [农业科学—园艺学]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MA-ARIMA-GASVR的食用菌温室温度预测
田东
韦鑫化
王悦
赵安平
穆维松
冯建英
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
13
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