【摘 要】
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针对目前猪舍环境控制中传感器只能实现对当前环境状况的监测,无法对猪舍内环境变化趋势作出预判,不能提前对环境控制设备运行状态进行调节,在一定程度上造成环境控制效果滞
【机 构】
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东北农业大学电气与信息学院,东北农业大学农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室,东北农业大学动物科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(32072787),东北农业大学农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室开放课题、国家生猪产业技术体系项目(CARS-35),东北农业大学东农学者计划项目(19YJXG02),国家重点研发计划项目(2016YFD0800602)
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针对目前猪舍环境控制中传感器只能实现对当前环境状况的监测,无法对猪舍内环境变化趋势作出预判,不能提前对环境控制设备运行状态进行调节,在一定程度上造成环境控制效果滞后的问题,基于深度学习方法,结合实际传感器监测的历史数据和猪舍外影响数据,建立了长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)网络预测模型,实现了精确的猪舍内温湿度变化预测。结果表明,猪舍内冬季和夏季温湿度预测值与实测值变化趋势一致,温度最大误差1.9℃,平均误差为0.5℃;相对湿度最大误差为13.5%,平均误差为2.3%;
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