基本信息
摘要：本发明公开了一种基于多尺度分析的水产养殖水质短期组合预测方法，在线采集水质时间序列数据并进行修复；采用经验模态分解对所选的水质时间序列样本集数据分解成不同频率尺度的IMF分量和残差rn分量；将IMF和rn分量进行分类，根据分类特征分别选择人工蜂群优化最小二乘支持向量回归机、BP神经网络和自回归滑动平均模型进行预测，最后将各部分结果加权求和得到水质时间序列预测结果。本发明通过经验模态分解将原水质时间序列数据分解为不同时频尺度分量，更能准确的把握原水质序列内部的变化情况；并将人工蜂群优化最小二乘支持向量回归机、BP神经网络和自回归滑动平均模型模型优势互补相结合，有效的提高组合预测模型性能。
摘要附图：
