[发明专利]基于RS粗糙集和CPA算法的稻虾水质预测方法

摘要

本发明涉及水质预测技术领域，公开了一种基于RS粗糙集和CPA算法的稻虾水质预测方法，包括测量六项指标并对其进行预处理，通过RS粗糙集结合遗传算对数据进行属性约简，找出几组最简属性集，将其代入RBF神经网络进行MSE比较，得出一组最优属性集，确定RBF神经网络的拓扑结构，将RBF神经网络的径向基函数的中心、宽度以及隐层到输出层的权值作为CPA算法的初始种群，利用CPA算法优化后得到最优的中心、宽度和权值并将其作为RBF神经网络模型的参数，进而得到网络模型的最优参数，构建优化网络模型。与现有技术相比，本发明降低了不确定数据对数据融合的影响，简化输入特征，提高对稻虾水质预测的抗干扰性和准确性。