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题名基于时间序列的微藻生长环境参数的预测模型
被引量：2
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作者
聂磊
蔡文涛
黄一凡
董正琼
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机构
湖北工业大学机械工程学院/湖北省现代制造质量工程重点实验室
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出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期1183-1189,共7页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51975191)
湖北省教育厅重点项目(D20201401)。
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文摘
掌握微藻生长环境中的温度、硝酸盐浓度、氧气浓度等参数的变化规律有利于提高生物产出量。本研究利用钝顶螺旋藻全生长周期中的大量环境参数,引入时间序列预测方法,通过极大似然估计,得到线性回归模型,同时引入状态空间预测方法,将低维的线性模型映射到高维空间,以消除低维空间下模型的不准确性。为评估模型的有效性,采用了杜宾-瓦特森检验法、图像法、均方根误差、平均绝对误差和最大误差等评估方法和指标进行评估和验证。预测结果显示,自回归滑动平均模型和自回归滑动平均-卡尔曼滤波模型均可用于预测微藻生长的环境参数;与前者相比,后者预测误差更小,模型拟合更精确,能更好地揭示钝顶螺旋藻生长过程中环境参数的内在规律。
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关键词
钝顶螺旋藻
自回归滑动平均模型
自回归滑动平均-卡尔曼滤波模型
环境参数
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Keywords
Spirulina platensis
autoregressive moving average model
autoregressive moving average-Kalman filter model
environmental parameters
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分类号
Q949.2
[生物学—植物学]
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