基于AGA-ELM的鸡舍环境因子对蛋鸡生产影响预测研究

摘要：

为了分析冬季密闭式蛋鸡舍环境因子对蛋鸡生产的影响,研究建立了一种基于自适应遗传算法(AGA)优化极限学习机(ELM)的鸡舍环境因子对蛋鸡生产影响的预测模型.基于鸡舍中温度、湿度、风速、二氧化碳浓度、氨气浓度和光照6个环境因子与蛋鸡产蛋量和采食量的非线性关系,以ELM作为基础模型,采用AGA优化ELM,解决ELM输入层权值和隐含层阈值随机确定导致网络结构稳定性差的问题.利用冬季密闭式蛋鸡舍实测数据对所建模型进行验证,并与ELM、GA-ELM模型的预测结果作比较,对产蛋量和采食量的预测结果均得出更小的平均绝对误差(0.501 1、0.619 5)、平均绝对百分误差(0.009 0、0.011 5)以及更高的相关系数(0.932 2、0.873 2),表明利用AGA-ELM模型的预测精度高,泛化能力强,预测结果能发现蛋鸡实际生产的趋势.

关键词：鸡舍环境因子、蛋鸡生产、AGA-ELM

所属期刊栏目：42

分类号：S831.4;TP391.9(家禽)

资助基金：国家重点研发计划;河北省现代农业产业技术体系创新团队建设项目

在线出版日期：2020-11-27（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：58-64