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中国乳制品市场高度开放,国内乳制品生产与国际乳制品市场紧密相连。近年来受进口乳制品的冲击,国内乳制品行业效益低下,其中牧场和乳业公司两个行业受国际乳制品冲击最为严重。奶源质量和牛奶产量作为国内乳制品竞争力不足的主要原因,研究奶源质量监测和牛奶产量预测对我国乳制品行业发展具有重要意义。本文针对国内乳制品行业中存在的奶源质量监测不及时和牛奶产量预测不准确问题,综合分析国内外相关研究方案,旨在设计高效率的奶源质量监测系统和牛奶产量预测模型,以实现从源头把控奶源质量,为奶源大数据分析提供有力的数据支撑;准确预测奶牛奶产量,为牧场育种和生产调度提供可靠依据。本文主要研究工作概括如下:1.奶源质量监测与管理平台设计与实现。(1)奶源温度监测子系统。为解决奶源质量监测力度不足问题,设计奶源温度监测系统,从奶源源头开始对奶源温度进行监测。为满足用户需求,提供Web和微信小程序两种访问入口,利用传感器技术进行奶源温度采集,将采集到的数据远程传输至云服务器,并将数据存储到数据库,基于上述采集的温度数据实现温度监测。该子系统显示端主要包括用户登录模块、用户管理模块、温度监测模块、高温预警模块以及温度统计模块。奶源温度监测子系统的设计与实现能够有效保证奶源的质量,提高奶源安全性。(2)奶牛生长信息监测子系统。为解决牧场奶牛生长信息监测信息化程度不高问题,设计奶牛生长信息监测子系统,实现对奶牛生长过程中的各个信息的监测。系统提供Web和小程序两种访问入口,该子系统主要包括奶牛信息、兽药信息以及饲料信息三大管理模块。奶牛生长信息监测子系统能够对奶牛生长过程中的相关信息进行收集,为牧场育种和生产调度提供可靠的数据支撑。2.基于神经网络的产奶量预测模型的设计与实现。(1)利用GA-LSTM循环神经网络算法挖掘牧场采集到的奶牛生长信息与奶牛产奶量之间的关系,最终实现了对奶牛单日产奶量的预测,为牧场输送调度问题提供决策作用。(2)利用MA-BP神经网络挖掘初产奶牛初期90天的产奶量信息与305天产奶量总值的关系最终实现了对初产奶牛305天的产奶量的预测,为牧场育种选择提供可靠指导。