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基于Android平臺(tái)的豬舍氨氣濃度預(yù)測(cè)系統(tǒng)

發(fā)布時(shí)間:2024-06-15 06:12
  隨著生活質(zhì)量的提高,人們對(duì)豬肉及其產(chǎn)品的需求也逐漸增加,規(guī);⒓s化的生豬養(yǎng)殖發(fā)展迅速。在規(guī);B(yǎng)豬生產(chǎn)中,豬舍環(huán)境對(duì)豬的生長(zhǎng)發(fā)育起著至關(guān)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(chǎn)量,因此,生豬的養(yǎng)殖環(huán)境已經(jīng)受到多方面的廣泛關(guān)注。氨氣是規(guī);忾]式豬舍養(yǎng)殖中空氣污染的主要成分,對(duì)生豬的影響最大,不僅降低畜禽的健康及其生產(chǎn)性能,還容易引起各種疾病,己成為畜禽場(chǎng)的主要空氣污染源,也是當(dāng)前國(guó)際上用來(lái)衡量畜禽場(chǎng)空氣質(zhì)量的通用指標(biāo)。由于豬舍內(nèi)環(huán)境之間存在著非線性、時(shí)變性的特性,使得豬舍環(huán)境的預(yù)測(cè)和控制面臨很多困難,尤其是實(shí)現(xiàn)這些環(huán)境因素的智能化、精確化預(yù)測(cè)和控制。預(yù)測(cè)封閉式生豬養(yǎng)殖場(chǎng)氨氣的濃度的主要方法是建立氨氣濃度預(yù)測(cè)模型,該預(yù)測(cè)模型既是封閉式生豬養(yǎng)殖場(chǎng)空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)之一,也是精確預(yù)測(cè)和管理生豬生長(zhǎng)環(huán)境的基礎(chǔ)依據(jù)。由于豬舍內(nèi)氨氣濃度對(duì)豬生長(zhǎng)發(fā)育影響較大,因此建立一個(gè)準(zhǔn)確的氨氣濃度預(yù)測(cè)模型十分必要。雖然目前有些針對(duì)豬舍內(nèi)氨氣濃度預(yù)測(cè)的研究,但是氨氣濃度受到豬舍內(nèi)多種環(huán)境因素的影響,而且氨氣濃度和豬舍內(nèi)的環(huán)境是非線性關(guān)系的,缺少準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型。為此本研究構(gòu)...

【文章頁(yè)數(shù)】:58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1技術(shù)路線圖

圖1-1技術(shù)路線圖

圖1-1技術(shù)路線圖Fig.1-1Technicalroutingmap1.4研究方案(1)為了使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的訓(xùn)練效果同時(shí)提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,需要把樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)理,去除其中量綱的作用。因?yàn)閿?shù)據(jù)單位不相同,因此需要把不一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化,使它歸一化至一定的范疇中。....


圖2-1線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖2-1線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

輸出節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù)選用purelin,它的輸入和輸出間具有一個(gè)不太復(fù)雜的比例關(guān)系。線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖如圖2-1所示圖2-1線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.2-1Linearneuralnetworkstructurediagram線性網(wǎng)絡(luò)最終的輸出如公式2-1所....


圖2-2Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖2-2Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)測(cè)方法Outputlayer)[57]。隱含層加入一個(gè)承接層,這一層中沒(méi)有時(shí)間的輸出結(jié)果,令它具備檢驗(yàn)與形成時(shí)變方式的特點(diǎn)。用承接層來(lái)延緩和保存,自動(dòng)連接至隱含層的輸入。這一數(shù)據(jù)具備一定靈敏性,反饋網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)入加強(qiáng)了自身解決建模的目的[58],Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)....


圖2-3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖2-3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

基于Android平臺(tái)的豬舍氨氣濃度預(yù)測(cè)系統(tǒng)的權(quán)值以及閾值,得到最小的網(wǎng)絡(luò)誤差平方和[59]。BP算法能力、較強(qiáng)的自動(dòng)學(xué)習(xí)以及自動(dòng)適應(yīng)能力、泛化能力與一分極小化、收斂速度較慢、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)類型不一致與嚴(yán)重依賴撲結(jié)構(gòu)包括輸入層(Inputlayer)、隱含層(Hiddenla....



本文編號(hào):3995050

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