發(fā)布時間：2024-06-15 06:12

　　隨著生活質量的提高,人們對豬肉及其產品的需求也逐漸增加,規(guī)�；�、集約化的生豬養(yǎng)殖發(fā)展迅速。在規(guī)�；�養(yǎng)豬生產中,豬舍環(huán)境對豬的生長發(fā)育起著至關重要的作用,良好的生存環(huán)境可以有效地提高生豬的健康水平、繁殖能力及豬肉的產量,因此,生豬的養(yǎng)殖環(huán)境已經受到多方面的廣泛關注。氨氣是規(guī)模化封閉式豬舍養(yǎng)殖中空氣污染的主要成分,對生豬的影響最大,不僅降低畜禽的健康及其生產性能,還容易引起各種疾病,己成為畜禽場的主要空氣污染源,也是當前國際上用來衡量畜禽場空氣質量的通用指標。由于豬舍內環(huán)境之間存在著非線性、時變性的特性,使得豬舍環(huán)境的預測和控制面臨很多困難,尤其是實現這些環(huán)境因素的智能化、精確化預測和控制。預測封閉式生豬養(yǎng)殖場氨氣的濃度的主要方法是建立氨氣濃度預測模型,該預測模型既是封閉式生豬養(yǎng)殖場空氣質量評價的重要指標之一,也是精確預測和管理生豬生長環(huán)境的基礎依據。由于豬舍內氨氣濃度對豬生長發(fā)育影響較大,因此建立一個準確的氨氣濃度預測模型十分必要。雖然目前有些針對豬舍內氨氣濃度預測的研究,但是氨氣濃度受到豬舍內多種環(huán)境因素的影響,而且氨氣濃度和豬舍內的環(huán)境是非線性關系的,缺少準確的預測模型。為此本研究構...

【文章頁數】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1技術路線圖

圖1-1技術路線圖Fig.1-1Technicalroutingmap1.4研究方案（1）為了使神經網絡具有較好的訓練效果同時提高預測準確性，需要把樣本數據進行預理，去除其中量綱的作用。因為數據單位不相同，因此需要把不一致的數據進行格式化，使它歸一化至一定的范疇中。....

圖2-1線性神經網絡結構圖

輸出節(jié)點的傳遞函數選用purelin，它的輸入和輸出間具有一個不太復雜的比例關系。線性神經網絡的結構圖如圖2-1所示圖2-1線性神經網絡結構圖Fig.2-1Linearneuralnetworkstructurediagram線性網絡最終的輸出如公式2-1所....

圖2-2Elman神經網絡結構圖

數據來源與預測方法Outputlayer）[57]。隱含層加入一個承接層，這一層中沒有時間的輸出結果，令它具備檢驗與形成時變方式的特點。用承接層來延緩和保存，自動連接至隱含層的輸入。這一數據具備一定靈敏性，反饋網絡的進入加強了自身解決建模的目的[58]，Elman神經網絡的結....

圖2-3BP神經網絡結構圖

基于Android平臺的豬舍氨氣濃度預測系統的權值以及閾值，得到最小的網絡誤差平方和[59]。BP算法能力、較強的自動學習以及自動適應能力、泛化能力與一分極小化、收斂速度較慢、網絡結構類型不一致與嚴重依賴撲結構包括輸入層（Inputlayer）、隱含層（Hiddenla....

本文編號：3995050