【摘要】：雞蛋是居民生活中重要的農(nóng)副產(chǎn)品,雞蛋質(zhì)量與蛋雞的福利水平息息相關(guān),其中一個(gè)重要的因素便是蛋雞采食飲水情況。但是目前蛋雞信息監(jiān)測(cè)方面仍然依靠有經(jīng)驗(yàn)的飼養(yǎng)員進(jìn)行巡查,效率低下;而蛋雞飼喂方式仍以自由飼喂為主,雖然目前的自動(dòng)飼喂系統(tǒng)能定時(shí)定量的投喂飼料,但是飼料量和飼喂時(shí)間仍是根據(jù)飼養(yǎng)員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行衡量,沒有達(dá)到智能化的投喂需求,因此飼料的利用率低,飼料浪費(fèi)嚴(yán)重,蛋雞生產(chǎn)性能難以達(dá)到完全的發(fā)揮。所以對(duì)蛋雞養(yǎng)殖過(guò)程中的信息監(jiān)測(cè)采集和研究蛋雞智能飼喂策略方法是有重大的現(xiàn)實(shí)意義的。本文針對(duì)蛋雞養(yǎng)殖業(yè),提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的蛋雞智能飼喂策略的研究方法,主要包括:設(shè)計(jì)出一種蛋雞信息采集系統(tǒng),主要采集蛋雞的采食飲水行為相關(guān)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)性能數(shù)據(jù)(本文主要指產(chǎn)蛋量和飼料利用率),并對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行了可靠性分析;通過(guò)對(duì)飼料重量和水重量變化形成的時(shí)間序列進(jìn)行分析,利用感知重要點(diǎn)方法對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分段擬合,從而對(duì)蛋雞采食飲水行為進(jìn)行定量化提取和可視化分析,并用視頻監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行誤差分析;利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)蛋雞采食飲水行為與生產(chǎn)性能之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間隱含的關(guān)聯(lián);最后設(shè)計(jì)了一個(gè)基于LSTM的行為預(yù)測(cè)模型用于蛋雞采食飲水行為的預(yù)測(cè),以便得到具體的飼喂時(shí)間與飼料量,并且建立了蛋雞養(yǎng)殖智能飼喂決策的系統(tǒng)平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:通過(guò)對(duì)采集來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn),發(fā)現(xiàn)采集的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)的相對(duì)誤差均小于2%,可見采集系統(tǒng)的可靠性較好,數(shù)據(jù)可信度高;通過(guò)視頻監(jiān)測(cè)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),量化算法所得到的采食時(shí)間誤差在半分鐘之內(nèi),采食量幾乎沒有較大的誤差;利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)了蛋雞采食行為與生產(chǎn)性能之間存在較大的關(guān)聯(lián),蛋雞采食量和產(chǎn)蛋后的采食量與生產(chǎn)性能之間存在正相關(guān)的關(guān)系,而采食攝入率在0.012-0.014g/s之間時(shí),蛋重和飼料利用率則處于較高的水平;利用基于LSTM的行為預(yù)測(cè)模型對(duì)蛋雞采食飲水行為進(jìn)行預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)行為量化數(shù)據(jù)的真實(shí)值在預(yù)測(cè)范圍內(nèi)的概率均達(dá)到了70%以上,相比于其他預(yù)測(cè)模型,該模型的預(yù)測(cè)效果較好。
【圖文】：

1 緒論1 緒論1.1 論文研究背景和意義中國(guó)是禽畜養(yǎng)殖和出口的大國(guó)，也是禽畜類產(chǎn)品消費(fèi)的大國(guó)，從 1985 年起，我國(guó)已經(jīng)連續(xù) 30 年禽蛋產(chǎn)量位居世界第一[1]。如圖 1.1 所示，我國(guó)肉禽蛋類成交額和禽蛋產(chǎn)量都是逐年遞增的趨勢(shì)，在 2016 年，我國(guó)肉禽蛋類成交額達(dá)到了4032.22 億元，，禽蛋產(chǎn)量首次跨入 3000 萬(wàn)噸大關(guān)，達(dá)到了 3094.86 萬(wàn)噸[2]。

1 緒論對(duì)模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，同時(shí)與多種時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)合規(guī)則庫(kù)，提煉出了蛋雞飼喂策略。（5）建立了蛋雞養(yǎng)殖智能飼喂決策的系統(tǒng)平臺(tái)，相比較于傳統(tǒng)的養(yǎng)殖場(chǎng)管理信息系統(tǒng)，增加了數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和智能飼喂決策的功能，完善了養(yǎng)殖場(chǎng)的信息化建設(shè)。1.3.2 論文的技術(shù)路線和章節(jié)安排論文的技術(shù)路線如圖 1.2 所示。
【學(xué)位授予單位】：浙江農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP311.13;S831.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2661530