基于LS-SVM的养殖水体氨氮含量分析模型的优化

摘要：

水体氨氮浓度是水产养殖的关键水质指标，为了提高氨氮浓度的测量精度，减少测量过程中pH、温度、静置时间等因素对准确度的影响，使用最小二乘支持向量机( LS-SVM)算法建立了分析预测模型，通过正交试验仿真测试，获取各因素的最佳优化组合为pH值10.5、反应温度35益、静置时间20 min、检测光源波长380 nm。仿真结果表明，在设计在线式氨氮检测系统时，利用最佳优化组合对氨氮浓度分析模型进行优化，提高了氨氮浓度的测量精度。

关键词：支持向量机、水产养殖、氨氮、分析模型

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省科技支撑计划项目15ZC0195;四川省院士专家工作站基金资助项目2014YSGZZ01;企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室基金资助项目2014WYY01;泸州老窖奖学金资助项目15LJZK04

在线出版日期：2016-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：444-448