10.3969/j.issn.1004-7530.2018.15.006
基于BP神经网络的牛舍环境预测模型研究
在规模化养殖中,牛舍环境直接影响着牛的健康及生产能力.实验针对牛舍的主要环境因素——风速、温度、湿度和氨气质量分数进行了连续3天的数据采集,获得72组环境数据,建立了4-9-4三层结构的BP神经网络模型,对牛舍环境进行预测,采用L-M优化算法对前两天的48组环境数据进行训练,第三天的24组环境数据作为测试样本.仿真实验表明,经过12步达到目标误差,网络收敛速度快、效率高,预测值与实测值最大相对误差仅为4.62%,大大提高了牛舍环境预测的准确性与及时性.文章建立的环境预测模型可以为牛舍环境预警及控制提供支持,同时也可为其他行业预测模型的建立提供一种可行的思路.
BP神经网络、预测模型、牛舍环境、L-M算法
35
TP391(计算技术、计算机技术)
大庆市指导性科技计划项目;项目zd-2017-22
2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
16-18
