采用优化特征子集选取和改进SVR的养殖禽舍温度预测算法

来源：中国农机化学报杂志2023年第2期北京时间：

作者：李继东, 王强辉

单位：1. 河南林业职业学院，河南洛阳，471000； 2. 河南农业大学，郑州市，450046

摘要：为提高养殖禽舍温度预测算精度，降低数据冗余度和差异性对预测结果的影响，提出一种基于智能优化特征子集选取和模糊聚类改进SVR（Support Vector Regression）的温度预测模型。首先，构建最优特征子集选取模型，通过设计最优特征子集选取指标，以降低特征之间冗余度和数据维度；采用改进的离散灰狼算法对特征子集选取模型进行求解，以实现最优特征子集选取。其次，建立模糊聚类改进SVR预测机制，通过设计多度量核FCM（Fuzzy C-means）算法，以实现数据样本自动分类；提出与数据样本分类相对应的SVR预测算法，并采用灰狼算法对SVR参数进行优化，最大程度降低样本数据差异性对预测精度的影响。最后，融合最优特征子集选取和模糊聚类改进SVR预测机制，以实现养殖禽舍温度高精度预测。仿真结果表明，该算法实现不同季节条件下养殖禽舍温度的高精度预测，相比于其他预测算法，预测精度提高约23.7%~37.8%。所提养殖禽舍温度预测算法具有良好的预测性能，具有一定的推广应用价值。

关键词：养殖禽舍,温度预测,灰狼算法,SVR,FCM,优化特征子集选取

基金资助：河南省技术创新引导专项项目（17CX892503）