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题名基于L-M优化算法的猪舍氨气浓度预测模型研究
被引量：10
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作者
谢秋菊
苏中滨
刘佳荟
郑萍
马铁民
王雪
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机构
东北农业大学电气与信息学院
黑龙江八一农垦大学信息技术学院
索尼信息系统(大连)有限公司
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出处
《东北农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第10期74-79,共6页
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基金
国家"863"项目(2012AA101905)
黑龙江省青年科学基金项目(QC2013C065)
+1 种基金
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12531465)
黑龙江省畜牧兽医行业公共基础数据平台关键技术研究与建立(GC10B501)
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文摘
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。
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关键词
L-M优化算法
BP神经网络
预测模型
猪舍氨气浓度
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Keywords
L-M optimal algorithm
BP neural network
prediction model
piggery ammonia concentra-tion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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