基于磷虾群算法优化的SVR-ARMA组合模型的ORP预测

基于磷虾群算法优化的SVR-ARMA组合模型的ORP预测摘要：本文提出了一种基于磷虾群算法优化的SVR-ARMA组合模型，用于预测氧化还原电位（ORP）。该模型包括三个部分：支持向量回归（SVR），自

SVR-ARMA 基于磷虾群算法优化的组合模型的 ORP 预测 摘要： 本文提出了一种基于磷虾群算法优化的SVR-ARMA组合模型，用 于预测氧化还原电位（ORP）。该模型包括三个部分：支持向量回归 （SVR），自回归移动平均模型（ARMA）和磷虾群算法。在数据集上进 行了实验，并与其他几种方法进行了比较。结果表明，所提出的模型的 预测效果优于其他方法。 引言： 氧化还原电位（ORP）是反映水中氧化性的指标，精确地预测ORP 是水质分析中的重要任务。近年来，由于基于模型的方法具有高效性和 准确性，已经成为广泛应用的方法之一。支持向量回归（SVR）是一种常 用的机器学习方法之一，具有很好的泛化性能和准确性。自回归移动平 均模型（ARMA）是一种常见的时间序列方法，对于具有自相关性的数 据具有很好的建模能力。但是，这两种方法都需要对参数进行调整，而 传统的调参方法耗费时间长且效果不佳。为了克服这些问题，本文提出 了一种基于磷虾群算法优化的SVR-ARMA组合模型，提高了模型的预测 能力。 方法： 本文提出的模型包括三个部分：支持向量回归（SVR），自回归移 动平均模型（ARMA）和磷虾群算法。在预处理阶段，首先对原始数据 进行平滑处理和归一化处理，以减少数据的噪声和尺度差异。然后将数 据集分为训练集和测试集，用于模型训练和测试。 在SVR模型中，主要包括核函数的选择、正则化参数的调整和目标 函数的优化。为了减少模型误差和寻找最优解，使用径向基函数（RBF） 作为核函数，并使用交叉验证技术选择最优的正则化参数。