基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究

• 作者: 刘春红 叶荣珂 杨亮 段青玲 郭昱辰
• 来源期刊: 中国环境科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 鸡舍 氨气浓度 随机森林 长短时记忆神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 大气污染与控制
• 页码范围: 2850-2857
• 页数: 8页
• 分类号: X513
• 字数: 4572字
• 语种: 中文

摘要

以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法(RF)对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络(LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.9183、4.9637％和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差(MAE)分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段青玲	中国农业大学信息与电气工程学院	25	189	9.0	12.0
3	刘春红	中国农业大学信息与电气工程学院	16	145	6.0	12.0
5	郭昱辰	中国农业大学信息与电气工程学院	2	4	1.0	2.0
6	杨亮		1	0	0.0	0.0
9	叶荣珂	中国农业大学信息与电气工程学院	1	0	0.0	0.0