徐龍琴，劉雙印，2，3

(1．廣東海洋大學(xué) 信息學(xué)院，廣東 湛江524088;2．中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 現(xiàn)代精細農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究教育部重點實驗室，北京100083;3． 中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 北京市農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)研究中心，北京100083)

0 引言

集約化水產(chǎn)養(yǎng)殖水體是水產(chǎn)品的棲息場所，水質(zhì)的好壞直接影響著水產(chǎn)品的質(zhì)量和產(chǎn)量． 對養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù)進行精準預(yù)測，及時掌握水質(zhì)動態(tài)變化趨勢，具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義．因養(yǎng)殖池塘水質(zhì)受多方面因素的影響，具有多變量、非線性、大時滯、模糊不確定性特點，利用傳統(tǒng)的方法很難建立精確的非線性預(yù)測模型［2］． 為此，國內(nèi)外學(xué)者采用回歸分析［3］、灰色理論［4］、時間序列［5］、模糊推理［6］、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［7］等方法，對總磷、總氮、葉綠素、水溫、COD、溶解氧、氨氮、PH 值等水質(zhì)參數(shù)預(yù)測已做了大量的工作，并取得了一定的成效．但上述方法以基于樣本無限大的假設(shè)或經(jīng)驗風(fēng)險最小化原則為基礎(chǔ)，存在易陷入局部極小點、過學(xué)習(xí)與欠學(xué)習(xí)、維數(shù)災(zāi)難、泛化能力差等缺陷，尤其對小樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)測時，其預(yù)測結(jié)果很難令人滿意．

支持向量回歸機(SVR)以統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理為基礎(chǔ)，較好地解決了傳統(tǒng)預(yù)測方法難以解決的問題［8-9］．但是，作為一種新型的機器學(xué)習(xí)方法，SVR 參數(shù)以及核函數(shù)參數(shù)選取的是否恰當嚴重影響著模型的預(yù)測精度和性能．傳統(tǒng)的SVR 參數(shù)選取方法主要有試湊法、經(jīng)驗選擇法、Bayesian 法、交叉驗證法等，但傳統(tǒng)方法通常憑借專家經(jīng)驗進行，計算量大，時間復(fù)雜度高，不易獲取適宜的參數(shù)組合［10］．為獲取較優(yōu)的參數(shù)組合，提高SVR 模型預(yù)測精度，減少人為主觀因素對預(yù)測性能的影響，一些學(xué)者開始采用遺傳算法(GA)［11］、蟻群算法(ACA)［12］和粒子群優(yōu)化算法(PSO)［13-14］等算法對SVR 參數(shù)進行優(yōu)化組合，以提高模型的性能． 與GA 和ACA 相比［14］，PSO 沒有交叉和變異操作，且以信息共享機制為基礎(chǔ)，每個粒子可以直接利用全局信息進行并行性全局搜索，具有調(diào)節(jié)參數(shù)少、快速、實現(xiàn)簡單等優(yōu)點，很適合于SVR 參數(shù)優(yōu)化．

針對集約化水產(chǎn)養(yǎng)殖水域環(huán)境的特點，以及監(jiān)測水質(zhì)數(shù)據(jù)中距預(yù)測時刻的近期數(shù)據(jù)較遠期歷史數(shù)據(jù)對預(yù)測值影響較大，提出了基于PSO 和加權(quán)支持向量回歸機(weighted support vector regression，WSVR)的短期水質(zhì)預(yù)測模型． 首先以觀測數(shù)據(jù)對預(yù)測結(jié)果貢獻不同應(yīng)賦予不同權(quán)限為指導(dǎo)思想，將標準SVR 改進為加權(quán)支持向量回歸機，對近期數(shù)據(jù)的誤差錯誤采取更高的懲罰強度，有效提高了算法精度;運用PSO 算法對WSVR 參數(shù)組合進行優(yōu)化，實現(xiàn)WSVR 模型參數(shù)的自適應(yīng)選取;以江蘇省水產(chǎn)養(yǎng)殖智能控制技術(shù)標準化示范區(qū)——宜興市集約化河蟹養(yǎng)殖池塘水質(zhì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將本文算法與標準SVR 和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行對比分析．試驗結(jié)果表明，本文算法具有較高的預(yù)測精度和泛化能力，非常適合于集約化水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測．

1 加權(quán)支持向量回歸機

在水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測領(lǐng)域，輸入與輸出變量之間存在隨時間發(fā)生周期性變化的關(guān)系，且距離預(yù)測時刻越近的歷史數(shù)據(jù)對預(yù)測結(jié)果影響越大，故對近期觀測數(shù)據(jù)應(yīng)賦予更高的權(quán)重．基于此，在標準支持向量回歸機的基礎(chǔ)上，通過引入一個適當?shù)臋?quán)重函數(shù)μi，實現(xiàn)隨著時間臨近對數(shù)據(jù)的錯誤加以越來越嚴重的懲罰強度，以調(diào)整輸入數(shù)據(jù)在回歸模型中的作用［15］．根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則，其加權(quán)支持向量回歸機的優(yōu)化形式如下:

式中:w 為權(quán)重，b 為偏置量;C 為大于0 的懲罰因子，ξi，ξ*

i 為非負松弛變量;ε 為不敏感損失函數(shù)參數(shù);xi∈Rn是輸入向量;yi∈R 為相應(yīng)的目標輸出值．根據(jù)Karush-Kuhn-Tucker(KKT)條件，引入拉格朗日函數(shù)，回歸問題可以轉(zhuǎn)化為其相應(yīng)的對偶形式:

式中:K(xi，xj)=(θ(xi)·θ(xj))是核函數(shù)． 將WSVR 與標準SVR［8］對比發(fā)現(xiàn)，只有ai和的約束發(fā)生改變，而目標函數(shù)并沒有變化．常用核函數(shù)有多項式核、Sigmoid 核、線性核、Fourier 級數(shù)核與高斯徑向基核等． 與其他核函數(shù)相比，高斯徑向基核函數(shù)具有模型參數(shù)少，計算難度低、效率高易于實現(xiàn)等優(yōu)點．筆者在本模型中采用高斯徑向基函數(shù)作為核函數(shù)K(xi，xj)=θ(xi)Tθ(xj)=exp(- ||xi-xj||2/σ2)．由式(5)可求出:

式中:SV 為標準支持向量集合;NNSV為標準向量的數(shù)量． 加權(quán)支持向量回歸機的決策函數(shù)表達式為

2 基于PSO-WSVR 的水質(zhì)預(yù)測建模

2．1 粒子群優(yōu)化算法

粒子群優(yōu)化算法是由Kenney 和Eberhart［16］于1995 年提出的一種基于種群并行搜索全局尋優(yōu)的算法，通過群體中粒子之間的合作與競爭使群體達到最優(yōu)．PSO 的數(shù)學(xué)描述為:設(shè)種群規(guī)模為n，第i 個粒子在m 維搜索空間的位置表示為xi=(xi1，xi2，…，xij，…，xim)，飛行速度vi= (vi1，vi2，…，vij，…，vim)，迄今為止搜索到的個體最優(yōu)位置為pi=(pi1，pi2，…，pij，…，pim)，整個粒子群全局最優(yōu)位置為pgbesti=(pgbest1，pgbest2，…，pgbestm)． 可根據(jù)式(8)和(9)來更新粒子的速度和位置:

其中，i=1，2，…，n;j =1，2，…，m;c1、c2＞0，分別為個體學(xué)習(xí)因子和社會學(xué)習(xí)因子;t 為當前迭代次數(shù)，r1和r2為在［0，1］范圍內(nèi)均勻分布的隨機數(shù)．ω 是慣性權(quán)重系數(shù)，用來控制歷史速度對當前速度的影響．為了平衡全局和局部搜索能力，使ω隨迭代次數(shù)的增加線性遞減，能夠顯著改善PSO算法的收斂性能．

式中:ωmax為初始慣性權(quán)重;ωmin為最后慣性權(quán)重;tmax為最大迭代次數(shù)．飛行速度vi∈［-vmax，vmax］，該限制條件可有效防止粒子速度過快錯過最優(yōu)解，通過對算法的改進進一步提高了粒子群算法的全局搜索能力．

結(jié)果顯示，觀察組總有效率97.67%，對照組總有效率81.40%，觀察組臨床療效明顯高于對照組，差異具有統(tǒng)計學(xué)意義（χ2=14.125 8，P＜0.05）。觀察組臨床療效、PASI 評分明顯優(yōu)于對照組（P＜0.05），說明中藥聯(lián)合NB-UVB治療尋常型銀屑病能有效促進皮膚修復(fù)；觀察組血清IFN-γ、IL-2水平明顯低于對照組（P＜0.05），說明中藥聯(lián)合NB-UVB治療尋常型銀屑病能有效調(diào)節(jié)免疫系統(tǒng)反應(yīng)。

2．2 基于PSO 的WSVR 參數(shù)組合優(yōu)化

研究發(fā)現(xiàn)懲罰因子C、不敏感損失函數(shù)ε 以及核函數(shù)的參數(shù)σ 決定著WSVR 回歸模型的性能［10］．為了提高預(yù)測性能，獲得最佳的C、ε 和σ參數(shù)組合是關(guān)鍵． 關(guān)于SVRM 模型參數(shù)優(yōu)化組合，目前尚未有有效的方法，常通過交叉驗證試算或梯度下降法求解，耗時且人為影響較大．為此，筆者采用PSO 算法對WSVR 的參數(shù)進行自動優(yōu)化選擇，不僅克服人為選擇的隨機性，還可以通過粒子適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)置，實現(xiàn)參數(shù)組合自動選擇的目的．筆者選擇能直接反映WSVR 模型性能的均方誤差(MSE)的倒數(shù)作為PSO 算法的適應(yīng)度函數(shù)Fitness()，其表達式如下所示:

其中，yi、分別為真實值和預(yù)測值．

基于改進PSO 的WSVR 參數(shù)組合優(yōu)化算法步驟描述如下:

Step1:粒子群(C，σ2，ε)初始化． 設(shè)置粒子數(shù)規(guī)模n、循環(huán)迭代最大次數(shù)tmax、慣性權(quán)重ω 的范圍，粒子速度v 的限定范圍，學(xué)習(xí)因子c1和c2等參數(shù)，并隨機產(chǎn)生一組粒子的初始速度和位置．

Step2:用訓(xùn)練集來訓(xùn)練WSVR，用式(11)計算每一個粒子的適應(yīng)度值Fitness(C，σ2，ε)，然后根據(jù)粒子的適應(yīng)度值更新個體極值pi和全局極值pgbesti．

Step3:由公式(8)、(9)和(10)，更新每個粒子的速度和位置．

Step4:檢查算法終止條件，如迭代次數(shù)等于tmax或最優(yōu)解不再發(fā)生變化，則算法結(jié)束，輸出最優(yōu)的參數(shù)組合．否則返回Step3 繼續(xù)尋優(yōu)．

2．3 PSO-WSVR 水質(zhì)預(yù)測模型構(gòu)建

PSO-WSVR 水質(zhì)預(yù)測模型的基本思想就是充分利用其強大的處理非線性多參數(shù)系統(tǒng)能力，建立集約化河蟹養(yǎng)殖水域中水質(zhì)變化與各個影響因素之間復(fù)雜的非線性關(guān)系，挖掘水質(zhì)內(nèi)部變化規(guī)律，從而實現(xiàn)利用歷史影響因素的變化對未來水質(zhì)變化做出精確預(yù)測，有效提高了預(yù)測模型的精度以及泛化能力． 其水質(zhì)預(yù)測模型構(gòu)建步驟如圖1 所示．

圖1 PSO-WSVR 水質(zhì)預(yù)測模型構(gòu)建步驟Fig．1 Implementation process of predict the water quality based on PSO-WSVR

3 實驗結(jié)果與分析

3．1 研究對象及數(shù)據(jù)源

圖2 原始數(shù)據(jù)變化曲線圖Fig．2 The variation curve of the original water quality data

3．2 數(shù)據(jù)歸一化預(yù)處理

在實際應(yīng)用中，為消除由于樣本數(shù)據(jù)精度和量綱不同對預(yù)測模型性能的影響，為此有必要對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化預(yù)處理．采用公式(12)將圖2 所示的河蟹養(yǎng)殖生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)分別歸一化到［0，1］之間，既保留了數(shù)據(jù)的原始特征又提高算法性能．

式中:xmin、xmax分別為原始數(shù)據(jù)的最小值和最大值;x 和x'為歸一化前后的數(shù)據(jù)．

3．2 算法實現(xiàn)及性能對比分析

算法利用Matlab7．13 語言編程實現(xiàn)，PSO 算法初始化為:種群規(guī)模為n =50，c1=c2=1．49，最大迭代次數(shù)tmax= 100，ω 的范圍設(shè)置為［0． 9，0．35］，粒子速度v 的限定范圍［0．3，8］． 將前半小時的溶解氧、水溫、PH 值、空氣濕度、風(fēng)速、太陽輻射作為輸入項，下一時刻的溶解氧預(yù)測值作為輸出項，預(yù)測值與下一時刻的溶解氧實際值的均方誤差作為粒子適應(yīng)度函數(shù)． 按照基于改進PSO 的WSVR 參數(shù)組合優(yōu)化算法步驟對PSO -WSVR 進行訓(xùn)練，在訓(xùn)練次數(shù)t =80 時，獲得WSVR 的最佳參數(shù)組合:σ=0．007 5，C=78．36，ε=1．685 9．將組合參數(shù)帶入PSO -SVRM 模型中對溶解氧濃度進行預(yù)測．

為了檢驗PSO -WSVR 預(yù)測模型的性能，采用均方根誤差RMSE、均方差MSE、平均絕對誤差MAE、平均絕對百分比誤差MAPE、相關(guān)系數(shù)R2分別作為算法性能的評價指標．將本文算法、標準SVR 算法和三層S 型激勵函數(shù)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行對比分析，其擬合預(yù)測曲線對比圖如圖3 所示，預(yù)測結(jié)果誤差統(tǒng)計見表1．

圖3 PSO－WSVR、標準的SVR 和BPNN 算法預(yù)測結(jié)果比較Fig．3 Comparison of results forecasted by BPNN，standard SVR and PSO－WSVR

表1 BPNN、標準SVR 和PSO－WSVR的預(yù)測結(jié)果誤差比較Tab．1 The forecasting error result comparison of BPNN，standard SVR and PSO-WSVR

由圖3 可知，基于PSO -WSVR 的水質(zhì)預(yù)測算法擬合度較好，預(yù)測結(jié)果比較符合實際情況;標準SVR 預(yù)測曲線擬合效果次之;而BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測曲線擬合的相對較差，這與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不太適合小樣本數(shù)據(jù)預(yù)測有關(guān)．

由表1 不難看出，PSO -WSVR 模型與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，性能評價指標RMSE、MAE、MAPE、MSE 分 別 下 降 了65． 66%、71． 25%、60． 15%、74．86%，R2上升了11．51%．這表明，在小樣本的情況下PSO-WSVR 比標準BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的性能和預(yù)測精度． PSO - WSVR 模型與標準SVR 相比，性能評價指標RMSE、MAE、MAPE、MSE 分 別 下 降 了46． 74%、17． 86%、43． 62%、67．84%，R2上升了5．13%．試驗表明，PSO-WSVR 參數(shù)選擇避免了交叉驗證試算確定WSVR 參數(shù)組合對用戶經(jīng)驗的依賴，采用PSO 算法獲得參數(shù)組合有效提高預(yù)測模型的精度和性能． 總的來說，筆者提出的PSO-WSVR 模型不僅預(yù)測精度高、泛化性能好．

4 結(jié)論

(1)針對集約化水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域水質(zhì)預(yù)測中不同時刻的水質(zhì)數(shù)據(jù)對預(yù)測模型的貢獻程度不同，提出了加權(quán)支持向量回歸機克服了標準支持向量機預(yù)測的不足，較好的體現(xiàn)了近期數(shù)據(jù)較遠期數(shù)據(jù)對未來預(yù)測更具有影響力，應(yīng)賦予更高的權(quán)重的基本思想，從而可以提高預(yù)測精度和可靠性，能夠滿足河蟹養(yǎng)殖水質(zhì)管理的需要．

(2)基于PSO 優(yōu)化算法對WSVR 的參數(shù)組合進行尋優(yōu)，克服了交叉驗證試算確定WSVR 參數(shù)組合的人為主觀因素的影響，并將PSO-WSVR 混合預(yù)測模型應(yīng)用于江蘇省水產(chǎn)養(yǎng)殖智能控制技術(shù)標準化示范區(qū)——宜興市集約化河蟹養(yǎng)殖池塘水質(zhì)變化趨勢中． 結(jié)果表明，基于PSO-WSVR 預(yù)測模型較標準SVR 和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型具有更好的預(yù)測精度和泛化能力．

(3)通過對集約化水產(chǎn)養(yǎng)殖池塘的水質(zhì)監(jiān)測，提前預(yù)知未來短期池塘水質(zhì)變化趨勢，給養(yǎng)殖戶和水利管理部門不僅提供充足水質(zhì)污染尤其是突發(fā)水質(zhì)惡化事件的應(yīng)對時間，還對有效降低人力勞動強度，提高生產(chǎn)效益，有一定的應(yīng)用推廣價值．

［1］ 申安華．云南高原湖泊與池塘的河蟹養(yǎng)殖技術(shù)研究［J］．水生態(tài)學(xué)雜志，2010，3(2):129 -132．

［2］ DELLANA S，WEST D． Predictive modeling for wastewater applications:Linear and nonlinear approaches［J］． Environmental Modelling and Software．2009，24:96 -106．

［3］ ABAURREA J，ASIN J，CEBRIAN A C，et al． Trend analysis of water quality series based on regression models with correlated errors［J］． Journal of Hydrology，2011，400:341 -352．

［4］ 王小藝，趙曉平，劉載文，等．基于灰色理論的湖庫水體富營養(yǎng)化預(yù)測方法研究［J］． 計算機仿真，2011，28(1):17 -19．

［5］ TAN Guo-hua，YAN Jian-zhou，GAO Chen，et al．Prediction of water quality time series data based on least squares support vector machine［J］． Procedia Engineering，2012，31:1194 -1199．

［6］ MAHAPATRA S S，NANDA S K，PANIGRAH B K．A cascaded fuzzy inference system for indian river water quality prediction ［J］． Advances in Engineering Software，2011，42:787 -796．

［7］ EVNARD J，GRIEU S，POLIT M． Wavelet-based multi-resolution analysis and artificial neural networks for forecasting temperature and thermal power consumption［J］． Engineering Applications of Artificial Intelligence，2011，24(3):501 -516．

［8］ VAPNIK V． Statistical learning theory［M］． New York:Wiley，1998．

［9］ SINGH K P，BASANT N，GUPTA S． Support vector machines in water quality management［J］． Analytica Chimica Acta，2011，703:152 -162．

［10］王雪松，程玉虎，郝名林．一種支持向量機參數(shù)選擇的改進分布估計算法［J］． 山東大學(xué)學(xué)報:工學(xué)版，2009，39(3):7 -10．

［11］ AVCI E． Selecting of the optimal feature subset and kernel parameters in digital modulation classification by using hybrid genetic algorithm-support vector machines:HGASVM［J］． Expert Systems with Applications，2009，36(2):1391 -1402．

［12］張俊，程春田，申建建，等． 基于蟻群算法的支持向量機中長期水文預(yù)報模型［J］． 水力發(fā)電學(xué)報，2010，29(6):34 -40．

［13］HSIEH T J，HSIAO H F，YEH W C． Mining financial distress trend data using penalty guided support vector machines based on hybrid of particle swarm optimization and artificial bee colony algorithm［J］． Neurocomputing，2012，82:196 -206．

［14］BABAOGLU I，F(xiàn)INDIK O，ü LKER E． A comparison of feature selection models utilizing binary particle swarm optimization and genetic algorithm in determining coronary artery disease using support vector machine［J］． Expert Systems with Applications，2010，37(4):3177 -3183．

［15］陳懿冰，張玲玲，聶廣禮，等． 基于改進的支持向量回歸機的金融時序預(yù)測［J］． 數(shù)學(xué)的實踐與認識，2012，42(4):38 -44．

［16］KENNEDY J，EBERHART R C，SHI Y． Swarm Intelligence［M］． San Francisco，CA:Morgan Kaufmann Publishers Inc，2001．