一种家庭牧场养殖效益分析系统技术方案

一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述家庭牧场养殖效益分析系统包括计算模块、体重预测系统、价格预测系统。

A Benefit Analysis System for Family Ranch Breeding

【技术实现步骤摘要】
一种家庭牧场养殖效益分析系统
本专利技术具体涉及一种家庭牧场养殖效益分析系统。
技术介绍
如今，畜牧业得到了很大的发展，但是，牧民的对自己前期的投入的回报不能有很好的估算，所以急需一种家庭牧场养殖效益系统。家庭牧场养殖效益分析针对每个家庭牧场量身打造养殖效益分析系统，使盈亏分析模型变得更加准确，从大的方向来看，收入＝体重×价格–养殖成本，所以要想让模型变得更加准确，就需要让体重、价格、成本变得更加准确，如果牵涉到指导牧民销售，则需要让体重、价格预测更加准确，养殖成本计算合理。所以，现在需要一种集合体重预测与价格预测的家庭牧场养殖效益系统。
技术实现思路
本申请的目的是针对现有技术存在不能精确预测牧场养殖效益的问题，提供一种家庭牧场养殖效益分析系统。本申请的目的是通过以下技术方案解决的：一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述家庭牧场养殖效益分析系统包括计算模块、体重预测系统、价格预测系统。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述计算模块的计算式为收入＝体重×价格–养殖成本。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述体重采用体重预测系统进行预测。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述价格采用价格预测系统进行预测。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述体重预测系统的体重预测方法包括如下步骤：步骤一：获取体重数据和气象数据；步骤二：体重和气象数据的预处理；步骤三：灰色关联分析；步骤四：线性、指数引入气象因子；步骤五：构建生长模型；步骤六：结果分析；步骤七：结果验证。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述灰色关联分析包括以下步骤：S10：确定参考序列和比较序列；S11：无量纲化处理；S12：计算关联系数；S13：计算关联度；S14：关联度排序。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述价格预测系统的价格预测方法包括以下步骤：S1：获取原始数据；S2：数据预处理；S3：特征选择；S4：引入气象因子建立价格预测模型；S5：模型评估。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述原始数据包括价格数据、气象数据、羊肉产量、羊肉进口量、羊肉需求量、人均可支配收入以及影响因素数据，所述价格数据作为输出变量，所述影响因素数据作为输入变量。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述价格数据为日或月度变化数据，所述气象数据包括降水量、温度、湿度、气压、风速、PM2.5。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述数据预处理包含两个部分：一是转换数据的格式以适合分析处理，二是对异常或缺失数据做一定处理，如果数据量足够大，包含缺失值或异常值的数据行可以直接剔除，否则使用平均值或中位数加以替换，以满足样本量的需求。本申请相比现有技术有如下优点：本申请主要针对羊的养殖进行养殖效益分析，系统集合计算模块、体重预测、价格预测模块，可以精确快速的进行养殖效益分析。附图说明附图1为本申请价格预测流程图；附图2为本申请灰色关联分析流程图；附图3为本申请神经网络结构图；附图4为本申请神经网络计算流程；附图5为本申请体重预测的构建生长模型的流程图；附图6为本申请一种家庭牧场养殖效益分析系统的结构图。具体实施方式为了便于理解本专利技术，下面将参照相关附图对本专利技术进行更加全面的描述，附图中给出了本专利技术的若干实施例，但是本专利技术可以通过不同的形式来实现，并不限于文本所描述的实施例，相反的，提供这些实施例是为了使对本专利技术公开的内容更加透彻全面。需要说明的时，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上也可以存在居中的元件，当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件，本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常连接的含义相同，本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语知识为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术，本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。实施例一如图1至图6所示，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述家庭牧场养殖效益分析系统包括计算模块、体重预测系统、价格预测系统。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述计算模块的计算式为收入＝体重×价格–养殖成本。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述体重采用体重预测系统进行预测。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述价格采用价格预测系统进行预测。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述体重预测系统的体重预测方法包括如下步骤：步骤一：获取体重数据和气象数据；步骤二：体重和气象数据的预处理；步骤三：灰色关联分析；步骤四：线性、指数引入气象因子；步骤五：构建生长模型；步骤六：结果分析；步骤七：结果验证。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述灰色关联分析包括以下步骤：S10：确定参考序列和比较序列；S11：无量纲化处理；S12：计算关联系数；S13：计算关联度；S14：关联度排序。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述价格预测系统的价格预测方法包括以下步骤：S1：获取原始数据；S2：数据预处理；S3：特征选择；S4：引入气象因子建立价格预测模型；S5：模型评估。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述原始数据包括价格数据、气象数据、羊肉产量、羊肉进口量、羊肉需求量、人均可支配收入以及影响因素数据，所述价格数据作为输出变量，所述影响因素数据作为输入变量。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述价格数据为日或月度变化数据，所述气象数据包括降水量、温度、湿度、气压、风速、PM2.5。进一步的，一种家庭牧场养殖效益分析系统，所述数据预处理包含两个部分：一是转换数据的格式以适合分析处理，二是对异常或缺失数据做一定处理，如果数据量足够大，包含缺失值或异常值的数据行可以直接剔除，否则使用平均值或中位数加以替换，以满足样本量的需求。本申请相比现有技术有如下优点：本申请主要针对羊的养殖进行养殖效益分析，系统集合计算模块、体重预测、价格预测模块，可以精确快速的进行养殖效益分析。实施例二如图1至图4所示，实施例具体介绍本申请计算式中的价格预测系统，所述价格预测系统的价格预测方法包括以下步骤：S1：获取原始数据；S2：数据预处理；S3：特征选择；S4：引入气象因子建立价格预测模型；S5：模型评估。进一步的，所述原始数据包括价格数据、气象数据、羊肉产量、羊肉进口量、羊肉需求量、人均可支配收入以及影响因素数据。进一步的，所述价格数据为日或月度变化数据。进一步的，所述气象数据包括降水量、温度、湿度、气压、风速、PM2.5。进一步的，所述价格数据作为输出变量。进一步的，所述影响因素数据作为输入变量。进一步的，所述数据预处理包含两个部分：一是转换数据的格式以适合分析处理，二是对异常或缺失数据做一定处理。如果数据量足够大，包含缺失值或异常值的数据行可以直接剔除，否则使用平均值或中位数加以替换，以满足样本量的需求。进一步的，所述特征选择采用灰色关联分析法对所有输入变量按照与价格的关联度情况进行筛选。进一步的，所述灰色关联分析法包括五个步骤：S10：确定参考序列和比较序列；S1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种家庭牧场养殖效益分析系统，其特征在于，所述家庭牧场养殖效益分析系统包括计算模块、体重预测系统、价格预测系统。

【技术特征摘要】
1.一种家庭牧场养殖效益分析系统，其特征在于，所述家庭牧场养殖效益分析系统包括计算模块、体重预测系统、价格预测系统。2.根据权利要求1所述的家庭牧场养殖效益分析系统，其特征在于：所述计算模块的计算式为收入＝体重×价格–养殖成本。3.根据权利要求2所述的家庭牧场养殖效益分析系统，其特征在于：所述体重采用体重预测系统进行预测。4.根据权利要求2所述的家庭牧场养殖效益分析系统，其特征在于：所述价格采用价格预测系统进行预测。5.根据权利要求3所述的家庭牧场养殖效益分析系统，其特征在于：所述体重预测系统的体重预测方法包括如下步骤：步骤一：获取体重数据和气象数据；步骤二：体重和气象数据的预处理；步骤三：灰色关联分析；步骤四：线性、指数引入气象因子；步骤五：构建生长模型；步骤六：结果分析；步骤七：结果验证。6.根据权利要求5所述的家庭牧场养殖效益分析系统，其特征在于：所述灰色关联分析包括以下步骤：S10：确定参考序列和比较序列；S11：无量纲化处理；S12：计算关联系数；S13：计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜永兴，胡伟健，李灵芳，李娟娟，牛丽静，张万锴，
申请(专利权)人：内蒙古智牧溯源技术开发有限公司，内蒙古科技大学，
类型：发明
国别省市：内蒙古,15