基于LS-SVM的养殖水体氨氮含量分析模型的优化
来源：大连海洋大学学报杂志2016年第4期北京时间：
作者：居锦武
单位：四川理工学院计算机学院，四川自贡643000
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℃、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
