基于Bagging-WOA-SVR的粮堆温度场预测模型

摘要： 采用阵列式分布的测温电缆检测粮仓温度变化情况，利用机器学习技术来预测粮食温度，用粮仓1年监测数据来预测粮堆未来27 d温度。传统的BP、RBF、RF、SVR单模型对粮堆温度进行预测存在误差大、泛化能力差等缺点，提出一种基于Bagging集成的鲸鱼算法优化支持向量回归模型(Bagging-WOA-SVR),并与灰狼算法优化支持向量回归模型作比较。将影响粮堆温度的多种因素做灰色关联... （共6页）