一种基于LSTM-Kalman模型的蛋鸡产蛋率预测方法技术

本发明专利技术属于蛋鸡产蛋率预测技术领域，尤其是一种基于LSTM‑Kalman模型的蛋鸡产蛋率预测方法，针对现有技术中在影响变量众多且产蛋率具有时序性导致了其预测困难问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1：首先采用LSTM对产蛋率进行静态预测；S2：预测输出的结果作为Kalman滤波的输入进行动态调整；S3：调整结果作为最终的预测结果；S4：对鸡群的环境和鸡群的健康进行分析；S5：收集历史鸡群产蛋数据；S6：与历史数据进行对比。本发明专利技术选择LSTM模型作为静态模型，结合Kalman滤波作为动态模型对蛋鸡产蛋率进行预测，提高了产蛋预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于LSTM-Kalman模型的蛋鸡产蛋率预测方法
本专利技术涉及蛋鸡产蛋率预测
，尤其涉及一种基于LSTM-Kalman模型的蛋鸡产蛋率预测方法。
技术介绍
随着数字农业的发展，对蛋鸡养殖户来说，准确提前预知产蛋率的走势可以合理安排蛋鸡生产，对于提高养殖户的经济收益具有重要作用。产蛋率预测是一个时序问题，也是一个复杂的非线性问题。影响产蛋率的因素包括光照、饮水量、采食量，温度、湿度等，这些因素之间存在多重共线性，比如，温度和湿度、温度和饮水量、采食量等之间均存在较大的相关性，这就给蛋鸡产蛋率的预测增加了难度。近年来，机器学习被不断应用于蛋鸡产蛋率的预测，其中，极限学习机(ExtremeLearningMachine，ELM)和BP(BackPropagation，BP)神经网络使用较为广泛。RNN(RecurrentNeuralNetwork，RNN)被广泛认为是一种捕捉时间流和空间演化的合适方法，具有较好的预测效果。它不仅可以通过基本的神经网络模型学习得到多层特征，还可以将低层特征结合起来形成一个高层，这些性能特点都源于其本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于LSTM-Kalman模型的蛋鸡产蛋率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：首先采用LSTM对产蛋率进行静态预测；/nS2：预测输出的结果作为Kalman滤波的输入进行动态调整；/nS3：调整结果作为最终的预测结果；/nS4：对鸡群的环境和鸡群的健康进行分析；/nS5：收集历史鸡群产蛋数据；/nS6：与历史数据进行对比，判断产蛋的优良。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于LSTM-Kalman模型的蛋鸡产蛋率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：首先采用LSTM对产蛋率进行静态预测；
S2：预测输出的结果作为Kalman滤波的输入进行动态调整；
S3：调整结果作为最终的预测结果；
S4：对鸡群的环境和鸡群的健康进行分析；
S5：收集历史鸡群产蛋数据；
S6：与历史数据进行对比，判断产蛋的优良。


2.根据权利要求1所述的一种基于LSTM-Kalman模型的蛋鸡产蛋率预测方法，其特征在于，所述S1中通过鸡舍温度、湿度传感器获取鸡舍的环境变量数据，并对其进行数据修复和最大最小值归一化预处理；利用主成分分析法筛选出影响蛋鸡产蛋率的关键变量，降低模型的输入维度，消除变量之间的相关性，并划分训练集和测试集。


3.根据权利要求1所述的一种基于LSTM-Kalman模型的蛋鸡产蛋率预测方法，其特征在于，所述S2中初始化LSTM模型参数，输入训练集，不断调整模型参数，直到获取预期的目标准确率，结合Kalman滤波，构建基于LSTM-Kalman的蛋鸡产蛋率预测模型：
LSTM神经网络是将一般递归神经网络的隐层神经元替换为一种特殊的LSTM递归神经网络结构，图一是LSTM神经网络内存块的示意图。
其中，xt为当前输入，ht，ht-1分别为当前输出和前一时刻的输出，Ct、Ct-1分别是当前时刻的记忆内容和前一时刻的记忆内容。
LSTM神经网络的内部计算如下：
第一，遗忘门的作用是保存历史信息，它决定从LSTM单元状态中丢弃哪些信息，保留哪些信息，其输出可表示为：
ft＝σ(ωfht-1+Ufxt+bf)\*MERGEFORMAT(1)
其中，σ()是sigmoid函数。ωf、Uf、bf表示线性关系的权重和偏执量。
第二，LSTM输入门的输入由三部分组成:输入层神经元的输出向量、前一层隐层单元的输出向量和前一时刻单元的保留信息。输入门包含两个部分：输入门的sigmoid层作为需要更新的信息，tanh层创建一个新的后选址向量Ct，并添加到细胞状态，将细胞的新状态乘以旧状态Ct-1和ft来获取遗忘后的信息，加上来实现更新。
输入门各变量的定义为：
it＝σ(ωiht-1+Uixt+bi)\*MERGEFORMAT(2)






第三，LSTM单元的状态由输出门更新。输出门的输入由三部分组成，分别是输入层神经元的输出向量、前一隐层单元的输出向量和当前时间单元的保留信息。由sigmoid层确定哪些部分的当前细胞状态需要输出，tanh层对细胞状态进行处理，得到-1和1之间的值，乘以sigmoid输出获得输出结果，具体如式(5)和(6)。
Ot＝σ(...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文郁，陈敏，夏圣奎，
申请(专利权)人：江苏天成蛋业有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32