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Position: Home > Articles > Hybrid Model of ARIMA Model and GAWNN for Dissolved Oxygen Content Prediction Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery 2017 (1) 205-210+204

融合ARIMA模型和GAWNN的溶解氧含量预测方法

作  者:
吴静;李振波;朱玲;李晨
单  位:
中国农业大学信息与电气工程学院;中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室
关键词:
水质预测;差分自回归滑动平均模型;遗传算法;小波神经网络
摘  要:
针对河流污染治理、水源管理,提出了融合差分自回归滑动平均ARIMA模型和遗传算法优化的小波神经网络相结合的河流水质预测方法。将采集的河流水质参数时间序列数据,分解为线性和非线性序列,线性数据使用ARIMA模型预测,使用最小二乘法完成了ARIMA模型参数估计。对于经过ARIMA模型处理的非线性残差数据、预测值与原始溶解氧序列之间的线性和非线性关系,采用小波神经网络(WNN)获得预测值,并采用遗传算法的选择、交叉、变异等操作优化网络参数,比传统WNN模型预测精度显著提高。ARIMA模型、小波神经网络、遗传算法优化小波神经网络(GAWNN)和未经遗传算法优化的组合模型预测平均绝对误差分别为0.29%、0.39%、0.26%、0.24%,提出的组合模型预测结果平均绝对误差约0.19%且为最小。结果表明,该组合模型优于单个模型和传统组合模型的预测结果。
译  名:
Hybrid Model of ARIMA Model and GAWNN for Dissolved Oxygen Content Prediction

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