【摘 要】
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摘要：为了分析层叠式密闭蛋鸡舍多环境因子对蛋鸡产蛋性能的影响，提出基于布谷鸟搜索算法和BP神经网络的鸡舍环境因子与产蛋性能关系回归模型。选取主要环境影响因子参数（温度、湿度、二氧化碳、风速、光照、氨气）作为输入量，鸡的产蛋量作为输出量，构建BP神经网络基本模型。针对BP神经网络容易陷入局部最小值的缺陷，对算法提出改进，采用布谷鸟搜索算法结合BP神经网络，建立鸡舍小气候环境因子与产蛋性能关系回归模型
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摘要：为了分析层叠式密闭蛋鸡舍多环境因子对蛋鸡产蛋性能的影响，提出基于布谷鸟搜索算法和BP神经网络的鸡舍环境因子与产蛋性能关系回归模型。选取主要环境影响因子参数（温度、湿度、二氧化碳、风速、光照、氨气）作为输入量，鸡的产蛋量作为输出量，构建BP神经网络基本模型。针对BP神经网络容易陷入局部最小值的缺陷，对算法提出改进，采用布谷鸟搜索算法结合BP神经网络，建立鸡舍小气候环境因子与产蛋性能关系回归模型。通过具体试验对CS-BPNN性能进行测试。试验结果表明，相对于GA-BPNN、PSO-BPNN等对比模型，CS-BPNN提高了拟合精度，能够更加准确地反映鸡舍环境因子与产蛋性能的关系。
关键词：鸡舍环境;鸡产蛋量;产蛋性能;回归模型;BP神经网络;布谷鸟算法;拟合精度;预测效果
中图分类号： S831.4 5
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