基于ARIMA-LSTM算法的母猪妊娠期饲喂量预测

摘要：

目的:针对母猪妊娠期饲喂问题,对妊娠母猪饲喂量进行预测,以精确控制妊娠母猪所需要的饲料量,有助于母猪精准饲喂,节约养殖成本.方法:结合ARIMA和LSTM算法的各自优势,利用融合ARI-MA和LSTM的ARIMA-LSTM优化算法,对妊娠期母猪饲喂量进行精准预测,以控制智能饲喂器精准下料.结果:ARIMA-LSTM优化算法对母猪饲喂量的预测精度最高,相比ARIMA和LSTM算法,均方根误差分别降低48.74％和17.22％,平均绝对偏差分别降低48.70％和27.37％.结论:ARIMA-LSTM优化算法能够提高母猪妊娠期饲喂量的预测精度,能够控制智能饲喂器精准下料,为妊娠母猪饲喂量预测提供较好的依据.

关键词：妊娠母猪、ARIMA算法、LSTM算法、ARIMA-LSTM优化算法

所属期刊栏目：38

分类号：S24(农业电气化与自动化)

资助基金：安徽省高校自然科学研究项目;安徽省农业物质技术装备领域揭榜挂帅项目;蚌埠市科技计划项目;安徽科技学院人才稳定项目;安徽科技学院科研发展基金项目

在线出版日期：2024-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：110-116