网络首发|蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型构建方法及性能测试

蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型构建方法及性能测试

李华龙1，李 淼1*，詹 凯2*，刘先旺1，杨选将1，胡泽林1，郭盼盼1（1. 中国科学院合肥物质科学研究院 智能机械研究所，安徽合肥 230031；2. 安徽省农业科学院 畜牧与兽医研究所，安徽合肥 230031）

摘 要：蛋鸡设施养殖环境质量对蛋鸡的健康生长和生产性能的提升至关重要。蛋鸡养殖环境是多环境因子相互影响制约的复杂非线性系统，凭借单一的养殖环境参数难以对环境质量做出准确有效的评价。针对上述问题，本研究综合蛋鸡设施养殖环境的温度、湿度、光照强度、氨气浓度等多个环境影响因子，在布谷鸟搜索算法优化神经网络 （CS-BP）预测模型的基础上，构建了改进的CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型。将构建的改进 CS-BP预测模型与 BP神经网络、遗传算法优化 BP神经网络（GA-BP）、粒子群算法优化BP神经网络（POS-BP）三种深度学习方法进行性能参数分析比对，结果表明：改进CS-BP评价预测模型的平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MAPE）和决定系数（R2）分别为0.0865、0.0159和0.8569，其各项指标性能均优于上述三种对比模型，该模型具有较强的模型泛化能力和较高的预测精度。对改进CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价模型进行测试，其分类准确率达0.9333以上。本研究构建的模型可以为蛋鸡设施养殖环境质量提供更加全面有效的科学评价，对实现蛋鸡生产环境的最优控制，促进蛋鸡生产性能的提升具有重要意义。

关键词：蛋鸡设施养殖；环境质量评价；布谷鸟搜索算法优化神经网络（CS-BP）；遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）；粒子群算法优化BP神经网络（POS-BP）；深度学习；多环境因子

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引文格式：

李华龙, 李淼, 詹凯, 刘先旺, 杨选将, 胡泽林, 郭盼盼. 蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型构建方法及性能测试[J/OL]. 智慧农业(中英文): 1-11 [2020-10-26].

http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1681.s.20201021.1323.002.html.

文章图片

图1 基于CS-BP的蛋鸡设施环境质量评价预测模型构建流程图

Fig. 1 Flow chart of laying hens facility breeding environmental quality evaluation and prediction model based on CS-BP neural network

图2 BP神经网络基本拓扑结构图

Fig. 2 Basic topological structure of BP neural network

（a）鸡舍纵向监测点示意图

（b）鸡舍横向监测点示意图

图3 蛋鸡设施养殖环境监测布点

Fig.3 Environmental monitoring points for laying hens facil‐ ity breeding environment

图4 基于BP的蛋鸡设施养殖环境质量预测评价结果输出

Fig.4 Prediction and evaluation results of environmental suitability of laying hens facility breeding environment based on BP

图5 基于GA-BP的蛋鸡设施养殖环境质量预测评价结果输出

Fig. 5 Prediction and evaluation results of environmental suitability of laying hens facility breeding environment based on GA-BP

图6 基于POS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量预测评价结果输出

Fig.6 Prediction and evaluation results of environmental suitability of laying hens facility breeding environment based on POS-BP

图7 基于改进CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量预测评价结果输出

Fig.7 Prediction and evaluation results of environmental suitability of laying hens facility breeding environment based on improved CS-BP

作者简介

李华龙 博士

李华龙，男，博士，中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所助理研究员，从事畜禽养殖环境控制和废弃物处理方向的研究，作为核心骨干参与国家重点研发计划、国家863计划、国家科技支撑计划、国家自然科学基金、中国科学院院地合作项目、江苏省科技支撑计划等项目。目前承担国家自然科学基金青年基金1项、安徽省重点研发计划1项；已在国内外期刊、学术会议发表论文发表20多篇。

通讯作者简介

李 淼 研究员

李淼，女，博士生导师，中国科学院合肥智能所二级研究员，农业信息处理方向首席科学家。《智慧农业（中英文）》编委。从事人工智能与知识工程及物联网方面研究工作30多年，涉及模式识别、信息处理、机器翻译、机器学习与数据挖掘、传感器网络、无线通信、互联网搜索与挖掘等技术。在国内外期刊、学术会议发表论文150多篇，取得5项发明专利、6项实用新型专利和100多项软件著作权。获得国家科技进步二等奖2项、国家科技进步三等奖1项、中国科学院科技进步二等奖3项、国家七五攻关重大成果奖1项、甘肃省科技进步一等奖1项、云南省科学技术二等奖1项、安徽省科技进步二等奖1项、四川省科技进步三等奖1项、湖北省科技进步三等奖1项、863计划智能化农业信息技术应用示范工程先进个人、全国优秀农业信息技术工作者、中国科学院第五届十大杰出妇女。

詹凯 研究员

詹凯，男，博士，研究员，安徽省农业科学院畜牧兽医研究所所长。安徽省第四批学术和技术带头人，畜禽产品安全工程安徽省重点实验室主任。同时兼职担任安徽省十届科协委员、中国畜牧兽医学会理事、安徽省畜牧兽医学会副理事长、中国畜牧兽医学会家禽学分会理事、中国畜牧兽医学会家畜环境卫生学分会常务理事、中国农业工程学会畜牧工程分会常务理事、中国畜牧业协会禽业分会专家咨询委员会委员、安徽省家禽业协会副会长等。主要从事家禽养殖工艺与动物福利技术研究。“十一五”以来先后主持国家科技支撑计划课题、农业农村部公益性行业科研专项子课题和安徽省重点研发计划等课题。2008年至今获聘国家现代农业蛋鸡产业技术体系生产与环境控制功能研究室养殖工艺与动物福利岗位科学家。共获得部省级一、二、三等奖6项；获授权国家发明专利2项、实用新型专利10项；制定国家标准1项、农业行业标准1项、地方标准20项；以第一作者和通讯作者在国内外核心期刊发表学术论文100余篇。

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《智慧农业（中英文）》

《智慧农业（中英文）》（季刊）是由中华人民共和国农业农村部主管，中国农业科学院农业信息研究所主办，《智慧农业（中英文）》编辑委员会学术指导，《智慧农业（中英文）》编辑部编辑出版的国内外公开发行的农业科学类学术期刊。期刊聚焦农业信息技术发展前沿与热点，刊载和传播国内外最新研究成果，通过搭建高水平学术交流平台，引领学术研究方向，服务行业科学决策，培养高水平创新人才，促进学科发展。