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.
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