基于LS-SVM的養(yǎng)殖水體氨氮含量分析預(yù)測(cè)模型

居錦武

(四川理工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院，四川自貢 643000)

基于LS-SVM的養(yǎng)殖水體氨氮含量分析預(yù)測(cè)模型

居錦武

(四川理工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院，四川自貢 643000)

養(yǎng)殖水體的氨氮含量是水產(chǎn)養(yǎng)殖中的關(guān)鍵水質(zhì)指標(biāo)，是評(píng)價(jià)水體污染情況的基本測(cè)量項(xiàng)目。設(shè)計(jì)一種自動(dòng)氨氮監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，自動(dòng)抽取水樣并定時(shí)測(cè)量，使用最小二乘支持向量機(jī)算法(LS-SVM)建立了分析預(yù)測(cè)模型，LS-SVM最小二乘支持向量機(jī)算法增強(qiáng)了泛化能力，減少了異常樣本的預(yù)測(cè)偏差，提高了預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)的精度。對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、基于LS-SVM模型進(jìn)行了仿真比較，結(jié)果顯示LS-SVM模型具有更優(yōu)良的分析預(yù)測(cè)效果。

支持向量機(jī)；水產(chǎn)養(yǎng)殖；氨氮；分析預(yù)測(cè)模型；比色法；光強(qiáng)

隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的快速發(fā)展，養(yǎng)殖水體的污染情況越來越嚴(yán)重。各種餌料、化學(xué)物質(zhì)、藥物、排泄物殘留在水體中，經(jīng)腐敗和分解，引起水體水質(zhì)的嚴(yán)重劣化，使水體中氨氮等有害物質(zhì)含量上升，造成養(yǎng)殖對(duì)象發(fā)病或死亡，嚴(yán)重影響產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。我國《漁業(yè)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)(GB 11607—1989)》中規(guī)定，氨氮質(zhì)量濃度小于0.02 mg/L時(shí)，對(duì)魚類的生命活動(dòng)沒有影響。養(yǎng)殖水體中銨離子(NH4+)的質(zhì)量濃度不允許超過5 mg/L。

筆者設(shè)計(jì)的自動(dòng)氨氮含量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[1]基于HJ535—2009標(biāo)準(zhǔn)。其基本原理是將被測(cè)水樣與納氏試劑混合，納氏試劑與水樣中的氨反應(yīng)，采用紫外線光度計(jì)對(duì)生成的化合物進(jìn)行光度測(cè)量，吸光度與水樣中的氨氮含量成正比，從而計(jì)算出水樣的氨氮含量。此方法的優(yōu)點(diǎn)為所需試劑種類少、生成化合物速度快、吸光度分辨率高，是一種簡單高效的測(cè)量方法，特別適合設(shè)計(jì)成自動(dòng)氨氮含量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

納氏試劑比色法的缺點(diǎn)為試劑成本較高、測(cè)量數(shù)據(jù)量少、測(cè)量過程易受環(huán)境變化等不可預(yù)見因素的影響[2]，重復(fù)性誤差<±10%，數(shù)據(jù)可靠性還需提高。建立數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)模型是提高數(shù)據(jù)可靠性的常用方法，常用的分析預(yù)測(cè)模型包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3-4]、支持向量機(jī)[5]等，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般要求使用大量數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，采用比色法測(cè)量氨氮含量所得數(shù)據(jù)樣本較少，符合支持向量機(jī)的特點(diǎn)。基本支持向量機(jī)(SVM)的泛化能力不足，對(duì)于異常樣本數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)偏差較大。最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)[6]對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)，優(yōu)化了模型函數(shù)，具有更好的預(yù)測(cè)速度和效果。

筆者在設(shè)計(jì)自動(dòng)氨氮監(jiān)測(cè)系統(tǒng)時(shí)，針對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性波動(dòng)問題，將LS-SVM算法應(yīng)用到測(cè)量結(jié)果的分析中，建立了養(yǎng)殖水體氨氮含量測(cè)量結(jié)果的分析預(yù)測(cè)模型，獲得了較好的效果。

1 支持向量機(jī)

Vapnik等于20世紀(jì)90年代提出支持向量機(jī)(SVM)方法，該方法是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過遵循結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原則，提高學(xué)習(xí)機(jī)的泛化能力，即使在統(tǒng)計(jì)樣本數(shù)量較少的情況下也能得到良好的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。LS-SVM由Suykens等提出，改變了SVM使用的約束條件，同時(shí)使用新的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，改變風(fēng)險(xiǎn)控制函數(shù)，進(jìn)一步改善了泛化能力[7-8]。

設(shè)有訓(xùn)練集D，內(nèi)部包含N個(gè)樣本，將D表示為：{(x1,y1)，(x2,y2)，…，(xN,yN)}。其中x、y分別為輸入、輸出。通過1個(gè)非線性映射φ()，將樣本數(shù)據(jù)從原空間映射到另一個(gè)高維特征空間φ(x)，新空間表示為φ(x)=[φ(x1),φ(x2),…,φ(xN)]。在空間φ(x)中設(shè)置最優(yōu)決策函數(shù)y(x)=ωφ(x)+b+ξk，函數(shù)中的ω、b分別為權(quán)值向量、閾值。LS-SVM的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)[9]為：

s.t. yk=φ(xk)ωT+b+ξk。

(1)

式中：C是用于平衡誤差與復(fù)雜度的正則化參數(shù)，誤差分量ξk≥0，k=1,2,…,N。

對(duì)式(1)函數(shù)采用Lagrange法求解：

(2)

式中：αk(k=1,2,…,N)為Lagrange乘子，分別對(duì)ω、b、ξ、α求偏導(dǎo)=0，即

(3)

設(shè)Ω為N×N對(duì)稱方陣，即

(4)

定義核函數(shù)k(xi,xj)，滿足以下Mercer條件：

Ωij=k(xi,xj)=φ(xi)φ(xj)i,j=1,…,N。

(5)

LS-SVM的回歸模型為：

(6)

選擇徑向基核函數(shù)(RBF)作為核函數(shù)，模型具有學(xué)習(xí)速度快的特點(diǎn)，公式為：

(7)

整個(gè)算法中有2個(gè)可調(diào)參數(shù)，即正則化參數(shù)C、σ核寬度參數(shù)。在確定2個(gè)參數(shù)的值時(shí)，通常先采用搜索法選擇參數(shù)，再采用交叉驗(yàn)證法進(jìn)行最小誤差尋優(yōu)，這樣能夠確定最佳的參數(shù)對(duì)。這2個(gè)參數(shù)將影響算法的泛化性能和學(xué)習(xí)能力。

2 養(yǎng)殖水體自動(dòng)氨氮監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

養(yǎng)殖水體自動(dòng)氨氮監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基于納氏試劑比色法測(cè)量水體的氨氮含量，其系統(tǒng)設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)見圖1，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)物照片見圖2。整個(gè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)由IPC、PLC、LCD、比色計(jì)、反應(yīng)瓶、液量器、注射泵、多通閥及多種試劑等組成。IPC通過LCD顯示人機(jī)界面，通過PLC控制液量器和多通閥的工作，同時(shí)通過比色計(jì)讀取反應(yīng)瓶的色度數(shù)據(jù)，再計(jì)算氨氮質(zhì)量濃度。其基本操作流程為：(1)控制電磁閥，接入水樣，驅(qū)動(dòng)注射泵，水樣進(jìn)入液位計(jì)量器；(2)液位達(dá)到規(guī)定值后切換電磁閥，水樣送入反應(yīng)器；(3)切換電磁閥，掩蔽劑進(jìn)入計(jì)量器，達(dá)到規(guī)定液位后再進(jìn)入反應(yīng)器；(4)切換電磁閥，納氏試劑抽入計(jì)量器，達(dá)到規(guī)定液位后再進(jìn)入反應(yīng)器；(5)等待10 min，測(cè)量比色計(jì)的輸出數(shù)據(jù)，即為測(cè)量光強(qiáng)；(6)切換電磁閥，反應(yīng)后的溶液排到廢液瓶中；(7)切換電磁閥，反應(yīng)器抽入蒸餾水，測(cè)量比色計(jì)的輸出，即為參比光強(qiáng)；(8)將廢水排到廢液瓶中。

3 測(cè)量結(jié)果與分析

基于比色法設(shè)計(jì)的自動(dòng)氨氮監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，氨氮含量計(jì)算的數(shù)據(jù)來源包括參比光強(qiáng)、測(cè)量光強(qiáng)。選取40組標(biāo)準(zhǔn)氨氮溶液，其含量從0 mg/L遞增至10 mg/L，間隔0.25 mg/L。系統(tǒng)測(cè)量的總樣本數(shù)據(jù)為40個(gè)，奇序列為訓(xùn)練樣本，偶序列為測(cè)試樣本，部分測(cè)量數(shù)據(jù)見表1。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LS-SVM模型分別建立分析預(yù)測(cè)模型，仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù)見表2。

使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LS-SVM模型分別對(duì)水體氨氮含量進(jìn)行預(yù)測(cè)，氨氮實(shí)際含量與2組預(yù)測(cè)結(jié)果的對(duì)比見圖3。

表1 部分樣本數(shù)據(jù)

表2 仿真試驗(yàn)結(jié)果

由表2、圖3可知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)誤差極值為 12.69%，平均值為6.43%；LS-SVM模型預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)誤差極值為2.91%，平均值為1.32%。可見，使用LS-SVM預(yù)測(cè)模型獲得了更高的精度。

4 小結(jié)

設(shè)計(jì)了一種養(yǎng)殖水體自動(dòng)氨氮監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并將LS-SVM技術(shù)應(yīng)用于測(cè)量結(jié)果的分析預(yù)測(cè)中。數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際含量的比較表明，該模型是有效的預(yù)測(cè)模型，用于實(shí)際的數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)工作可明顯提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率。LS-SVM預(yù)測(cè)模型的可變參數(shù)較少，只需確定正則化參數(shù)C和核寬度參數(shù)σ，可使用交叉驗(yàn)證法確定2個(gè)參數(shù)的值。LS-SVM預(yù)測(cè)模型的精度高，可廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)模型的建立。

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10.15889/j.issn.1002-1302.2017.02.061

2015-11-18

四川省院士(專家)工作站基金(編號(hào)：2014YSGZZ01)；企業(yè)信息化與物聯(lián)網(wǎng)測(cè)控技術(shù)四川省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金(編號(hào)：2014WYY01)。

居錦武(1976—)，男，上海人，碩士，副教授，主要從事嵌入式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究。E-mail：jjwmail@163.com。

TP391

A

1002-1302(2017)02-0210-03

居錦武. 基于LS-SVM的養(yǎng)殖水體氨氮含量分析預(yù)測(cè)模型[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，45(2)：210-212.