基于SVM的畜禽舍废气监测缺失数据恢复  

作　　者：刘金明[1] 谢秋菊[1] 刘浩然[1] 

机构地区：[1]黑龙江八一农垦大学信息技术学院,黑龙江大庆163319

出　　处：《江苏农业科学》2015年第8期421-423,共3页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：黑龙江省青年科学基金(编号:QC2013C065);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(编号:12531465)

摘　　要：针对畜禽舍内废气浓度监测过程中因传感器故障造成部分数据缺失的问题,提出一种基于支持向量机的缺失数据恢复方法。该方法综合考虑畜禽舍内废气浓度对应的时间、空间和环境等多种影响因素,建立支持向量机回归模型对缺失的监测数据进行恢复性估算;为了获得更好的估算结果,使用量子遗传算法结合标准遗传算法对回归模型的参数进行优化。以氨气浓度为例,用某养殖场3 d的监测数据测试该方法,缺失数据估算的最大相对误差为6.04%,平均相对误差为1.94%,可见估算值与实际监测值的误差很小。测试结果表明,本研究提出的方法可以有效地对缺失性数据进行恢复,为畜禽舍废气监测提供可行的数据恢复方法。

关 键 词：遗传算法 量子遗传算法 支持向量机 废气监测 数据恢复 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]