基于XGBoost的溶解氧预测模型研究

作者:袁红春; 毛瑞; 杨蒙召; 张天蛟; 黄俊豪
来源:传感器与微系统, 2020, 39(10): 51-57.
DOI:10.13873/J.1000-9787(2020)10-0051-03

摘要

为了提高溶解氧的预测精度,以水产品溯源与安全预警平台的监测数据为基础,提出一种基于XGBoost模型的水质参数预测方法,并与LSTM和PCA-NARX网络预测模型进行48h内的溶解氧预测对比。仿真结果表明:通过XGBoost模型预测的结果均方根误差(RMSE)最小,在24 h和48 h内的泛化能力均高于LSTM和PCA-NARX模型。

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