[發(fā)明專利]一種豬舍多點溫度預測方法及系統在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810231966.4 | 申請日: | 2018-03-20 |
| 公開(公告)號: | CN108507700A | 公開(公告)日: | 2018-09-07 |
| 發(fā)明(設計)人: | 孫龍清;羅冰;劉巖;李玥;鄒遠炳;李億楊 | 申請(專利權)人: | 中國農業(yè)大學 |
| 主分類號: | G01K13/00 | 分類號: | G01K13/00;G01D21/02;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 | 代理人: | 王瑩;吳歡燕 |
| 地址: | 100193 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 豬舍 環(huán)境信息 溫度預測 監(jiān)測點 預設 環(huán)境因子 內部環(huán)境 神經網絡模型 非線性變化 關鍵位置 濕度信息 實時采集 實時預測 溫度信息 出風口 進風口 豬生長 發(fā)育 環(huán)節(jié) 生產 | ||
本發(fā)明提供一種豬舍多點溫度預測方法及系統,其中方法包括:實時采集目標豬舍的多個預設監(jiān)測點的環(huán)境信息,其中多個預設監(jiān)測點包括目標豬舍的出風口和進風口以及目標豬舍的中央位置,環(huán)境信息包括溫度信息和濕度信息;將多個預設監(jiān)測點的環(huán)境信息輸入訓練好的神經網絡模型中,獲得目標豬舍的實時預測溫度。該方法及系統針對傳統豬舍中環(huán)境因子復雜且存在非線性變化的特點,綜合考量目標豬舍多個關鍵位置點的溫濕度等環(huán)境因子,能夠有效確保溫度預測結果的準確性,有利于用戶及時掌握目標豬舍內部環(huán)境溫度的變化情況,進而對目標豬舍內部環(huán)節(jié)溫度進行合理控制,從而有利于將目標豬舍內部環(huán)境溫度控制在最適于豬生長發(fā)育和生產的范圍之內。
技術領域
本發(fā)明涉及環(huán)境監(jiān)測技術領域,更具體地,涉及一種豬舍多點溫度預測方法及系統。
背景技術
豬舍內環(huán)境溫度條件是影響?zhàn)B豬生產的重要環(huán)境因素,研究豬舍環(huán)境控制問題有利于豬只健康生長。豬是恒溫動物,在正常情況下,無論外界溫度如何變化,豬體都能通過自身的調節(jié),保持體溫基本不變。當環(huán)境溫度適宜時,豬最容易保持體溫正常,飼料利用得到提高;當環(huán)境溫度過低或過高時,豬飼料的消耗量增加,生產水平降低,或減少采食,減少活動,甚至發(fā)生疾病。所以將環(huán)境溫度控制在最適于豬生長發(fā)育和生產的范圍之內,是充分發(fā)揮飼料作用和提高生產水平行之有效的措施。
現有的豬舍溫度測量方法主要是從單一位置對豬舍內部環(huán)境溫度進行測量,無法確保溫度測量結果的準確性。有鑒于此,亟需提供一種豬舍溫度測量方法及系統,以準確測量豬舍內環(huán)境溫度,從而有利于將豬舍內環(huán)境溫度控制在最適于豬生長發(fā)育和生產的范圍之內。
發(fā)明內容
本發(fā)明為了克服現有技術中豬舍溫度測量方法主要是從單一位置對豬舍內部環(huán)境溫度進行測量,無法確保溫度測量結果的準確性的問題,提供一種豬舍多點溫度預測方法及系統。
一方面,本發(fā)明提供一種豬舍多點溫度預測方法,包括:
S1,實時采集目標豬舍的多個預設監(jiān)測點的環(huán)境信息,其中多個所述預設監(jiān)測點包括所述目標豬舍的出風口和進風口以及所述目標豬舍的中央位置,所述環(huán)境信息包括溫度信息和濕度信息;
S2,將所述多個預設監(jiān)測點的環(huán)境信息輸入訓練好的神經網絡模型中,獲得所述目標豬舍的實時預測溫度。
優(yōu)選地,所述步驟S1之前還包括:
在所述目標豬舍的每個所述預設監(jiān)測點設置溫度傳感器和濕度傳感器;
利用所述溫度傳感器采集每個所述預設監(jiān)測點的溫度信息,并利用所述濕度傳感器采集每個所述預設監(jiān)測點的濕度信息。
優(yōu)選地,所述步驟S2之前還包括:
獲取所述目標豬舍的多個預設監(jiān)測點的樣本環(huán)境信息;
根據所述多個預設監(jiān)測點的樣本環(huán)境信息對神經網絡模型進行訓練,獲得所述訓練好的神經網絡模型。
優(yōu)選地,所述獲取所述目標豬舍的多個預設監(jiān)測點的樣本環(huán)境信息之后還包括:
對所述多個預設監(jiān)測點的樣本環(huán)境信息進行歸一化處理;
相應地,根據歸一化處理后的所述多個預設監(jiān)測點的樣本環(huán)境信息對神經網絡模型進行訓練,獲得所述訓練好的神經網絡模型。
優(yōu)選地,所述根據所述多個預設監(jiān)測點的樣本環(huán)境信息對神經網絡模型進行訓練,獲得所述訓練好的神經網絡模型進一步包括:
將所述多個預設監(jiān)測點的樣本環(huán)境信息劃分為訓練樣本和測試樣本;
構建神經網絡模型,并設置所述神經網絡模型的目標誤差;
將所述訓練樣本輸入所述神經網絡模型進行訓練,直至所述訓練樣本的實際誤差不大于所述目標誤差,獲得訓練后的神經網絡模型;
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