[发明专利]一种养殖水质的非线性组合预测方法及系统

说明书

本发明提出了一种养殖水质的非线性组合预测方法及系统，其中该方法包括：基于监测到的养殖水质信号获取水质特征分量；对所述水质特征分量中的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；当所述单项预测的精度达到预设要求时，对各所述预测特征进行组合优化处理，以生成预测结果；当所述组合优化处理达到预设的要求，基于所述预测结果生成养殖水质的非线性组合预测模型。以此通过本发明实施例的方案提高了对养殖水质预测的精度。

技术领域

本发明涉及水质预测领域，特别涉及一种养殖水质的非线性组合预测方法及系统。

背景技术

现有的水质养殖越来越需要精确的水质数据；但是首先水质所包括的特征数据很多，且相互影响的关系复杂；另外现有的水质预测的精度不够，无法满足需要。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提出了一种养殖水质的非线性组合预测方法及系统，用于提高水质监测的精度。

具体的，本发明提出了以下具体的实施例：

本发明实施例提出了一种养殖水质的非线性组合预测方法，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。

在一个具体的实施例中，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。

在一个具体的实施例中，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。

在一个具体的实施例中，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。

在一个具体的实施例中，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；