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基于LightGBM-SSA-ELM的新疆羊舍CO_(2)浓度预测
被引量：
21
1
作者
尹航
吕佳威
+3 位作者
陈耀聪
岑红蕾
李景彬
刘双印
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期261-270,共10页
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CO_(2)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CO_(2)质量浓度预测模型。首先利用LightGBM筛选出与CO_(2)质量浓度相...
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CO_(2)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CO_(2)质量浓度预测模型。首先利用LightGBM筛选出与CO_(2)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CO_(2)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(R^(2))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;CO_(2)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CO_(2)质量浓度精准预测及调控要求。
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关键词
羊舍
集约化养殖
CO_(2)质量浓度预测
极限学习机
麻雀搜索算法
分布式梯度提升框架
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职称材料
题名
基于LightGBM-SSA-ELM的新疆羊舍CO_(2)浓度预测
被引量：
21
1
作者
尹航
吕佳威
陈耀聪
岑红蕾
李景彬
刘双印
机构
仲恺农业工程学院信息科学与技术学院
北京市农林科学院信息技术研究中心
广东省农产品安全大数据工程技术研究中心
石河子大学机械电气工程学院
仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期261-270,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61871475)
广东省自然科学基金项目(2021A1515011605)
+3 种基金
现代农业机械兵团重点实验室开放项目(BTNJ2021002)
广州市创新平台建设计划项目(201905010006)
广州市重点研发计划项目(20210300003)
广东省科技厅重点领域研发计划项目(2020B0202080002)。
文摘
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CO_(2)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CO_(2)质量浓度预测模型。首先利用LightGBM筛选出与CO_(2)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CO_(2)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(R^(2))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;CO_(2)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CO_(2)质量浓度精准预测及调控要求。
关键词
羊舍
集约化养殖
CO_(2)质量浓度预测
极限学习机
麻雀搜索算法
分布式梯度提升框架
Keywords
sheep house
intensive culture
CO_(2)concentration prediction
extreme learning machine
sparrow search algorithm
light gradient boosting machine
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LightGBM-SSA-ELM的新疆羊舍CO_(2)浓度预测
尹航
吕佳威
陈耀聪
岑红蕾
李景彬
刘双印
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
21
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