[发明专利]一种养殖水质的非线性组合预测方法及系统

权利要求书

1.一种养殖水质的非线性组合预测方法，其特征在于，包括：

基于多个预设特征提取算法对监测到的养殖水质信号进行信号分解，以获取水质特征分量；

对所述水质特征分量按照不同频率区间进行不同的滤波处理，以生成对应不同频率区间的待预测数据；

针对不同的频率区间的待预测数据，选取不同的预测方法进行单项预测，以获取多个预测特征；其中，各所述单项预测的方式对应不同的频率区域；各所述预测特征对应有各自的权重系数；

当各所述单项预测的精度达到预设要求时，对各所述预测特征以及所述权重系数进行非线性方式的组合优化处理，以生成预测结果；

当所述组合优化处理达到预设的要求，综合所述预测结果以及所述权重系数生成养殖水质的非线性组合预测模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述频率区间包括：低频区间、中频区间、高频区间；

所述滤波处理包括针对所述低频区间进行滤波处理的低频滤波处理、针对所述中频区间进行滤波处理的中频滤波处理、针对所述高频区间进行滤波处理的高频滤波处理。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述单项预测的方法包括：ARMA预测方法、多层多层神经网络预测方法、支持向量机预测方法；

其中，所述ARMA预测方法是针对低频滤波处理后得到的待预测数据进行单项预测的预测方法；所述多层多层神经网络预测方法是针对中频滤波处理后得到的待预测数据进行单项预测的预测方法、所述支持向量机预测方法是针对高频滤波处理后得到的待预测数据进行单项预测的预测方法。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述单项预测的精度是否达到预设要求是通过误差评估方法来进行评估的；其中，所述误差评估方法包括：均方误差、或评价绝对误差、或评价绝对百分比误差、对数误差平方和来进行评估的；

或基于根据所获取的预测特征以及对应的权重系数与根据参考特征以及参考特征对应的权重系数之间的差值是否小于预设值来进行的判断；若判断结果为小于，则确定所述单项预测的精度达到预设要求；如判断结果为大于或等于，则确定所述单向预设的精度未达到预设要求；

各待预测数据对应有各自的权重系数；该方法还包括：

当所述单项预测的精度没有达到预设要求时，通过所述误差评估方对各所述预测方法的参数以及各待预测数据的权重进行调整后，再次对调整后的待预测数据进行预测。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，各所述预测特征对应有各自的权重系数；所述组合优化处理是通过群集智能多目标优化算法来实现的；

判断所述组合优化处理是否达到预设的要求是通过与监测到的养殖水质信号的现场检测结果进行比对来判断的；若比对的结果为组合优化处理后得到的结果与现场检测结果的差值小于预设值，则确定达到预设的要求，若比对的结果为组合优化处理后得到的结果与现场检测结果的差值大于或等于预设值，则确定未达到预设的要求；其中不同的水质对应不同的预设值，预设的要求与水质的情况对应；

该方法还包括：

当所述组合优化处理没有达到预设的要求时，通过预测有效度准则法、或广义加权算是评价法、或IOWGA对各所述预测特征对应有各自的权重系数进行调整后，再次对调整后的预测特征进行所述组合优化处理。

6.一种养殖水质的非线性组合预测系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于基于多个预设特征提取算法对监测到的养殖水质信号进行信号分解，以获取水质特征分量；

滤波模块，用于对所述水质特征分量按照不同频率区间进行不同的滤波处理，以生成对应不同频率区间的待预测数据；

单向预测模块，用于针对不同的频率区间的待预测数据，选取不同的预测方法进行单项预测，以获取多个预测特征；其中，各所述单项预测的方式对应不同的频率区域；各所述预测特征对应有各自的权重系数；

组合模块，用于当各所述单项预测的精度达到预设要求时，对各所述预测特征以及所述权重系数进行非线性方式的组合优化处理，以生成预测结果；

生成模块，用于当所述组合优化处理达到预设的要求，综合所述预测结果以及所述权重系数生成养殖水质的非线性组合预测模型。