[發(fā)明專利]一種生豬飼料檢測與配方系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110497250.0
• 申請日: 2021-05-07
• 公開（公告）號: CN113128656A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 馮凱宇;馬從國;丁曉紅;王蘇琪;張慶宇;肖炳宇;馬海波;張利兵;金德飛;周恒瑞;王建國;陳亞娟;宋素娟;李亞洲
• 申請（專利權(quán)）人: 淮陰工學(xué)院
• 主分類號: G06N3/00
• 分類號: G06N3/00;G06N3/04;A23K50/30;A23N17/00
• 代理公司: 淮安市科文知識產(chǎn)權(quán)事務(wù)所 32223
• 代理人: 李鋒

1.一種生豬飼料檢測與配方系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)包括生豬養(yǎng)殖環(huán)境參數(shù)采集與控制平臺、 生豬飼料配方料重比預(yù)測子系統(tǒng)和生豬飼料配方粒子群算法優(yōu)化子系統(tǒng)，實現(xiàn)對生豬養(yǎng)殖環(huán)境參數(shù)進行檢測、生豬飼料配方的料重比預(yù)測和生豬飼料配方進行優(yōu)化；

所述生豬飼料配方料重比預(yù)測子系統(tǒng)包括LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、環(huán)境評價模塊和料重比趨勢預(yù)測模塊，生豬飼料配方作為CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和對應(yīng)的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出作為對應(yīng)的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、環(huán)境評價模塊和料重比趨勢預(yù)測模塊作為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對應(yīng)的輸入，Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出作為對應(yīng)的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出作為對應(yīng)的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入和料重比預(yù)測值，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出作為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對應(yīng)的輸入。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種生豬飼料檢測與配方系統(tǒng)，其特征在于：所述料重比趨勢預(yù)測模塊包括減法聚類算法、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，料重比歷史數(shù)據(jù)作為減法聚類算法的輸入，減法聚類算法輸出的多個類型的料重比歷史數(shù)據(jù)值分別作為對應(yīng)的多個CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，多個CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出作為時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出作為料重比趨勢預(yù)測模塊的輸出值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種生豬飼料檢測與配方系統(tǒng)，其特征在于：所述環(huán)境評價模塊包括LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、減法聚類器算法、Jordan神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，多組溫度、濕度、風(fēng)速和光照度傳感器的輸出作為對應(yīng)的多個LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，多個LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出作為減法聚類器算法的輸入，減法聚類器算法輸出的多個類型的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出值分別作為對應(yīng)的多個Jordan神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，多個Jordan神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出 作為時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出作為環(huán)境評價模塊的輸出值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種生豬飼料檢測與配方系統(tǒng)，其特征在于：所述生豬飼料配方粒子群算法優(yōu)化子系統(tǒng)包括粒子群初始化、確定適應(yīng)度值、目標(biāo)函數(shù)計算、粒子群位置更新和最優(yōu)生豬飼料配方確定，粒子群作為初始解隨機地分布在搜索空間中，每只粒子被視為一種生豬飼料配方，每個粒子將在解空間中按照運動方向和位移運動，通過評價每個粒子的適應(yīng)度值，確定每個粒子經(jīng)過的最佳位置以及粒子群發(fā)現(xiàn)的最佳位置，更新各個粒子的速度和位置；反復(fù)尋優(yōu)直到滿足目標(biāo)函數(shù)值，最后確定最優(yōu)生豬飼料配方；

每個生豬飼料配方的粒子群個體作為生豬飼料配方料重比預(yù)測子系統(tǒng)的輸入，生豬飼料配方料重比預(yù)測子系統(tǒng)的輸出作為該飼料配方的粒子群個體的料重比的預(yù)測值，每個生豬飼料配方的粒子群個體的料重比預(yù)測值的倒數(shù)作為該生豬飼料配方的粒子群個體的適應(yīng)度值，每個生豬飼料配方的粒子群個體的料重比預(yù)測值的倒數(shù)越大，該生豬飼料配方的粒子群個體的適應(yīng)度值就越高，粒子群中每個生豬飼料配方的粒子群個體的料重比預(yù)測值倒數(shù)的和為該粒子群總的適應(yīng)度值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種生豬飼料檢測與配方系統(tǒng)，其特征在于：所述生豬養(yǎng)殖環(huán)境參數(shù)采集與控制平臺包括檢測節(jié)點、網(wǎng)關(guān)節(jié)點、控制節(jié)點、現(xiàn)場監(jiān)控端、云平臺和移動端App。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種生豬飼料檢測與配方系統(tǒng)，其特征在于：所述檢測節(jié)點、控制節(jié)點和網(wǎng)關(guān)節(jié)點之間通過構(gòu)建LoRa通信網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)多個檢測節(jié)點、控制節(jié)點和網(wǎng)關(guān)節(jié)點之間的無線通信；檢測節(jié)點將檢測的生豬養(yǎng)殖參數(shù)通過網(wǎng)關(guān)節(jié)點的RS232接口發(fā)送給現(xiàn)場監(jiān)控端，現(xiàn)場監(jiān)控端對生豬養(yǎng)殖參數(shù)進行處理與監(jiān)控、預(yù)測生豬飼料配方料重比和優(yōu)化飼料配方；網(wǎng)關(guān)節(jié)點通過NB-IoT模塊與云平臺之間以及云平臺通過5G網(wǎng)絡(luò)與移動端App之間實現(xiàn)生豬養(yǎng)殖環(huán)境參數(shù)的雙向傳輸，網(wǎng)關(guān)節(jié)點與現(xiàn)場監(jiān)控端之間通過RS232接口實現(xiàn)生豬環(huán)境養(yǎng)殖參數(shù)雙向傳輸。