Multi-scale prediction of water temperature using empirical mode decomposition with back-propagation neural networks

希尔伯特-黄变换 人工神经网络 模式(计算机接口) 系列(地层学) 水下 计算机科学 反向传播 数据挖掘 生物系统 人工智能 数学 统计 地质学 白噪声 操作系统 古生物学 海洋学 生物
作者
Shuangyin Liu,Ling Xu,Bingbing Li
出处
期刊:Computers & Electrical Engineering [Elsevier BV]
卷期号:49: 1-8 被引量:67
标识
DOI:10.1016/j.compeleceng.2015.10.003
摘要

In order to reduce aquaculture risks and optimize the operation of water quality management in prawn engineering culture ponds, this paper proposes a novel water temperature forecasting model based on empirical mode decomposition (EMD) and back-propagation neural network (BPNN). First, the original water temperature datasets are decomposed into a collection of intrinsic mode functions (IMFs) and a residue by EMD yields relatively stationary sub-series that can be readily modeled by BPNN. Second, both IMF components and residue is applied to establish the corresponding BPNN models. Then, each sub-series is predicted using the corresponding BPNN. Finally, the prediction values of the original water temperature datasets are calculated by the sum of the forecasting values of every sub-series. The proposed hybrid model was applied to predict water temperature in prawn culture ponds. Compared with traditional models, the simulation results of the hybrid EMD–BPNN model demonstrate that de-noising and capturing non-stationary characteristics of water temperature signals after EMD comprise a very powerful and reliable method for predicting water temperature in intensive aquaculture accurately and quickly.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
wp完成签到,获得积分10
6秒前
splemeth完成签到,获得积分10
6秒前
雪白的紫翠完成签到 ,获得积分10
7秒前
哈哈完成签到,获得积分10
8秒前
淡定访琴完成签到,获得积分10
10秒前
大力云朵完成签到,获得积分10
12秒前
ADcal完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
tony完成签到,获得积分10
12秒前
苏苏完成签到,获得积分10
14秒前
WuFen完成签到 ,获得积分10
15秒前
淘宝叮咚完成签到,获得积分10
15秒前
高高从云完成签到 ,获得积分10
16秒前
情怀应助唐唐采纳,获得10
17秒前
科研肥料完成签到,获得积分10
18秒前
每天都在找完成签到,获得积分10
18秒前
桐桐应助zzw采纳,获得20
18秒前
18秒前
吕布完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
ChenYifei完成签到,获得积分10
23秒前
qq发布了新的文献求助10
23秒前
Smiley完成签到 ,获得积分10
26秒前
hzauhzau完成签到 ,获得积分10
26秒前
白桃完成签到 ,获得积分10
28秒前
小八统治世界完成签到 ,获得积分10
29秒前
Lotus完成签到,获得积分10
29秒前
btyyl完成签到,获得积分10
30秒前
屈岂愈发布了新的文献求助10
31秒前
32秒前
HH发布了新的文献求助10
33秒前
葵葵完成签到,获得积分10
34秒前
高大莺完成签到 ,获得积分10
36秒前
zzw发布了新的文献求助20
37秒前
幸福果汁完成签到,获得积分10
38秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
38秒前
谢谢谢谢谢谢谢谢完成签到 ,获得积分10
39秒前
Akim应助biofresh采纳,获得30
39秒前
长安发布了新的文献求助10
40秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022