检索结果-南通市图书馆

农业机械学报 2022年第1期53卷 261-270页

作者：尹航吕佳威陈耀聪岑红蕾李景彬刘双印仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广州510225 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 广东省农产品安全大数据工程技术研究中心广州510225 石河子大学机械电气工程学院石河子832003 仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室广州510225

为减少肉羊集约化养殖过程中因环境恶化产生的应激反应,精准调控CO_(2)质量浓度,提出了基于分布式梯度提升框架(LightGBM)、麻雀搜索算法(SSA)融合极限学习机(ELM)的CO_(2)质量浓度预测模型。首先利用LightGBM筛选出与CO_(2)质量浓度相... 详细信息

为减少肉羊集约化养殖过程中因环境恶化产生的应激反应,精准调控CO_(2)质量浓度,提出了基于分布式梯度提升框架(LightGBM)、麻雀搜索算法(SSA)融合极限学习机(ELM)的CO_(2)质量浓度预测模型。首先利用LightGBM筛选出与CO_(2)质量浓度相关的重要特征,降低预测模型的输入维度;然后选择Sigmoid为激活函数,使用具有较强非线性处理能力的单隐含层ELM神经网络算法构建CO_(2)质量浓度预测模型;最后通过麻雀智能优化算法对ELM模型中所需要的超参数进行优化,并将优化后模型应用于新疆玛纳斯集约化肉羊养殖基地。试验结果表明,该模型预测均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R^(2))分别为0.0213 mg/L、0.0136 mg/L和0.9886,综合性能指标优于支持向量回归(SVR)、反向传播神经网络(BPNN)、长短记忆神经网络(LSTM)、门限循环单元(GRU)和LightGBM等;CO_(2)质量浓度预测曲线贴近真实曲线,具有良好的预测效果,能有效满足集约化肉羊养殖过程中CO_(2)质量浓度精准预测及调控要求。

关键词：羊舍集约化养殖 CO_(2)质量浓度预测极限学习机麻雀搜索算法分布式梯度提升框架

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