李祥铜，曹 亮，李湘丽，刘双印,4，徐龙琴，呼 增，黄运茂，尹 航

（1.仲恺农业工程学院信息科学与技术学院，广东 广州 510225；2.广东省高校智慧农业工程技术研究中心/广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室，广东 广州 510225；3.仲恺农业工程学院图书馆，广东 广州 510225；4.石河子大学机械电气工程学院，新疆 石河子 832000）

【研究意义】我国是对虾养殖大国，养殖面积和产量均位居世界第一［1］。养殖水体温度是影响对虾健康生长的关键因素之一，易受溶解氧、空气温度和湿度、风速、风向、降雨量、太阳辐射等主要因素影响，其非线性、非稳定和大时滞特点显著。水温突变会引起养殖水体其他物理化学反应，如果预防措施采取不及时很容易造成水质恶化与疾病暴发［2］，因此研究对虾养殖水温预测方法，获得水体温度的变化规律，对预测预防水质灾害、提高水产品质量和促进渔业现代化具有重要意义［3］。

【前人研究进展】国内外对水质预测模型已进行了大量研究，并取得了一些研究成果［4-7］。施珮等［8］提出基于EMD-IGA-SELM 的池塘养殖水温预测模型用于水产养殖过程中的水温预测；柳海涛等［9］建立了人工神经网络预测模型对水电站下游鱼类产卵场水温进行预测分析；徐龙琴等［10］基于EMD 和ELM 组合模型对对虾工厂化育苗水温进行预测；刘双印等［11-12］通过改进粒子群算法优化LSSVM 的水产养殖溶解氧预测模型，并提出了基于粗糙集融合SVM 的水产养殖水质预警方法。上述模型对于小样本水温预测均取得了较好的预测精度，但由于长时间序列数据缺少鲁棒性和平稳性，影响了预测性能。……