【摘 要】
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为减少肉羊集约化养殖过程中因环境恶化产生的应激反应,精准调控CO2质量浓度,提出了基于分布式梯度提升框架(LightGBM)、麻雀搜索算法(SSA)融合极限学习机(ELM)的CO2质量浓度预测模型.首先利用LightGBM筛选出与CO2质量浓度相关的重要特征,降低预测模型的输入维度;然后选择Sigmoid为激活函数,使用具有较强非线性处理能力的单隐含层ELM神经网络算法构建CO2质量浓度预测模型;最后通过麻雀智能优化算法对ELM模型中所需要的超参数进行优化,并将优化后模型应用于新疆玛纳斯集约化肉羊养殖基地
【机 构】
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仲恺农业工程学院信息科学与技术学院,广州510225;仲恺农业工程学院信息科学与技术学院,广州510225;北京市农林科学院信息技术研究中心,北京100097;仲恺农业工程学院信息科学与技术学院,广州
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为减少肉羊集约化养殖过程中因环境恶化产生的应激反应,精准调控CO2质量浓度,提出了基于分布式梯度提升框架(LightGBM)、麻雀搜索算法(SSA)融合极限学习机(ELM)的CO2质量浓度预测模型.首先利用LightGBM筛选出与CO2质量浓度相关的重要特征,降低预测模型的输入维度;然后选择Sigmoid为激活函数,使用具有较强非线性处理能力的单隐含层ELM神经网络算法构建CO2质量浓度预测模型;最后通过麻雀智能优化算法对ELM模型中所需要的超参数进行优化,并将优化后模型应用于新疆玛纳斯集约化肉羊养殖基地.试验结果表明,该模型预测均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)分别为0.0213 mg/L、0.0136 mg/L和0.9886,综合性能指标优于支持向量回归(SVR)、反向传播神经网络(BPNN)、长短记忆神经网络(LSTM)、门限循环单元(GRU)和LightGBM等;CO2质量浓度预测曲线贴近真实曲线,具有良好的预测效果,能有效满足集约化肉羊养殖过程中CO2质量浓度精准预测及调控要求.
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