基于L-M优化算法的猪舍氨气浓度预测模型研究

• 作者: Tiemin 刘佳荟 王雪 苏中滨 谢秋菊 郑萍 马铁民
• 来源期刊: 东北农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: L-M优化算法 BP神经网络 预测模型 猪舍氨气浓度
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 74-79
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3107字
• 语种: 中文

摘要

在规模化养殖中，猪舍环境直接影响猪健康水平及生产能力。针对猪舍环境因素（包括温度、湿度、风速和氨气浓度）进行数据采集，选取具有代表性30 d数据，建立基于L-M优化算法的3-7-1三层结构的BP神经网络模型，对猪舍环氨气浓度进行预测。结果表明，预测模型经过90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1.72%，与线性预测方法相比较可提高猪舍氨气浓度预测的准确性与及时性，为猪舍环境预警及控制提供支持，也为其他行业预测模型建立提供参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏中滨	东北农业大学电气与信息学院	84	466	13.0	17.0
2	郑萍	东北农业大学电气与信息学院	35	173	7.0	12.0
3	马铁民	黑龙江八一农垦大学信息技术学院	23	96	5.0	8.0
4	谢秋菊	东北农业大学电气与信息学院	42	179	8.0	10.0
6	王雪	黑龙江八一农垦大学信息技术学院	37	92	5.0	7.0
9	刘佳荟		2	5	1.0	2.0