一种基于分析模型的鸽子养殖智能管理方法及其系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于分析模型的鸽子养殖智能管理方法及其系统，涉及管理系统技术领域，所述养殖方法以下步骤：通过定期获取与鸽舍环境相关的特征数据，对特征数据进行综合分析，分析鸽舍环境是否支持鸽子饲养，并依据分析结果制定鸽舍优化方案，定期获取与鸽子生长相关的特征数据，通过特征数据建立疾病风险预警机制，并通过疾病风险预警机制对鸽子进行疾病风险预警以及生成相应管理策略，将鸽舍环境分析结果与疾病风险预警机制结合。本发明专利技术不仅能够对鸽舍环境进行评估、对鸽子进行疾病风险预警，从而有效优化饲养管理，而且对同一批次饲养的鸽子进行总的生长趋势分析，有效评估养殖效果和确定饲养策略的有效性。殖效果和确定饲养策略的有效性。殖效果和确定饲养策略的有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于分析模型的鸽子养殖智能管理方法及其系统


[0001]本专利技术涉及管理系统
，具体涉及一种基于分析模型的鸽子养殖智能管理方法及其系统。

技术介绍

[0002]鸽子养殖是一种古老且广泛分布的畜牧业活动，人类对鸽子的养殖历史可以追溯到几千年前，最早的鸽子养殖可以追溯到古埃及时期，当时人们已经开始利用鸽子的肉、蛋和羽毛作为食物和材料；
[0003]智能管理系统是利用先进的技术和设备来改善鸽子养殖效率和管理的一种养殖方式，这种系统结合了传感器、数据分析、自动化控制和互联网等技术，旨在提供更精确、高效和可持续的鸽子养殖解决方案。
[0004]现有技术存在以下不足：
[0005]1、在进行大规模的鸽子养殖时，由于现有的管理系统对鸽舍环境没有评估处理，从而导致养殖过程中无法及时发现鸽舍内部的环境问题，且管理系统没有对鸽子进行疾病风险预警处理，无法及时优化饲养管理，可能导致疾病在鸽群中传播，影响鸽子的健康和整体养殖效益；
[0006]2、当养殖人员根据鸽子生长情况制定相关的管理措施后，由于管理系统对同一批次饲养的鸽子没有总的生长趋势分析处理，从而难以判断饲养管理措施的有效性。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是提供一种基于分析模型的鸽子养殖智能管理方法及其系统，以解决
技术介绍
中不足。
[0008]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于分析模型的鸽子养殖智能管理方法，所述养殖方法以下步骤：
[0009]S1：收集鸽子养殖环境和鸽子行为的相关数据；
[0010]S2：对收集到的数据进行预处理；
[0011]S3：从预处理的数据中提取特征数据；
[0012]S4：定期获取与鸽舍环境相关的特征数据，对特征数据进行综合分析，分析鸽舍环境是否支持鸽子饲养，并依据分析结果制定鸽舍优化方案；
[0013]S5：定期获取与鸽子生长相关的特征数据，通过特征数据建立疾病风险预警机制，并通过疾病风险预警机制对鸽子进行疾病风险预警以及生成相应管理策略；
[0014]S6：将鸽舍环境分析结果与疾病风险预警机制结合，对同一批次饲养的鸽子进行总的生长趋势分析。
[0015]在一个优选的实施方式中，步骤S4中，对特征数据进行综合分析包括以下步骤：
[0016]每24h获取一次与鸽舍环境相关的特征数据，特征数据包括不同的环境影响数据，将不同的环境影响数据综合计算获取得到环境系数hj
x
，计算表达式为：
[0017][0018]式中，a为不同的环境影响数据的编号库，且a为{1、2、3、...、b}，b为正整数，yx
a
为第a个环境影响数据之和，α
a
为不同的环境影响数据的比例系数，且α
a
大于0。
[0019]在一个优选的实施方式中，步骤S4中，分析鸽舍环境是否支持鸽子饲养包括以下步骤：
[0020]获取环境系数hj
x
后，将环境系数hj
x
与环境阈值进行对比，若环境系数hj
x
大于等于环境阈值，分析鸽舍环境支持鸽子饲养，若环境系数hj
x
小于环境阈值，分析鸽舍环境不支持鸽子饲养。
[0021]在一个优选的实施方式中，所述不同的环境影响数据包括温度、湿度、有害气体浓度、光照强度以及噪声分贝，因此，本实施例中，b＝5，则更新后的环境系数hj
x
的计算表达式为：
[0022][0023]式中，yx1为温度波动幅值，yx2为湿度波动幅值，yx3为有害气体浓度偏差值，yx4为光照强度波动幅值，yx5为噪声分贝偏差值，α1、α2、α3、α4、α5分别为温度波动幅值、湿度波动幅值、有害气体浓度偏差值、光照强度波动幅值、噪声分贝偏差值的比例系数，且α1、α2、α3、α4、α5均大于0。
[0024]在一个优选的实施方式中，步骤S5中，通过特征数据建立疾病风险预警机制包括以下步骤：
[0025]S5.1：将摄取量相似度、羽毛光泽度指数以及活动期间鸽舍剩余鸽子数量比值综合计算获取预警系数yj
x
，计算表达式为：
[0026][0027]式中，式中，为摄取量相似度，gz
y
为羽毛光泽度指数，sy
z
为活动期间鸽舍剩余鸽子数量比值，β、γ、δ分别为摄取量相似度、羽毛光泽度指数以及活动期间鸽舍剩余鸽子数量比值的比例系数，且β、γ、δ均大于0；
[0028]S5.2：获取预警系数yj
x
后，将预警系数yj
x
与预警阈值进行对比，完成疾病风险预警机制的建立。
[0029]在一个优选的实施方式中，步骤S5中，通过疾病风险预警机制对鸽子进行疾病风险预警包括以下步骤：
[0030]S5.3：每24h获取一次获取与鸽子生长相关的特征数据，特征数据包括摄取量相似度、羽毛光泽度指数以及活动期间鸽舍剩余鸽子数量比值后计算获取预警系数yj
x
；
[0031]S5.4：若预警系数yj
x
大于等于预警阈值，判断养殖场鸽子无疾病风险；
[0032]S5.5：若预警系数yj
x
小于预警阈值，判断养殖场鸽子有疾病风险。
[0033]在一个优选的实施方式中，所述摄取量相似度中，SD
·
SQ分别为当前鸽子摄取量向量和标准鸽子摄取量向量的内积，||SD||、||SQ||分别为当前鸽子摄取量向量
模长和标准鸽子摄取量向量模长；
[0034]当前鸽子摄取量向量模长以及标准鸽子摄取量向量模长的计算表达式为：
[0035][0036]式中，SD1、SD2、SD3、...、SDN分别代表当前鸽子摄取量向量SD的各个分量，SQ1、SQ2、SQ3、...、SQN分别代表标准鸽子摄取量向量SQ的各个分量。
[0037]在一个优选的实施方式中，步骤S6中，将鸽舍环境分析结果与疾病风险预警机制结合包括以下步骤：
[0038]S6.1：获取30d所有的环境系数hj
x
以及预警系数yj
x
，建立环境系数集合以及预警系数集合；
[0039]S6.2：计算环境系数标准差HQ，计算表达式为：
[0040][0041]式中i＝{1、2、3、...、n}，n表示环境系数集合内环境系数hj
x
的数量，n为正整数，表示环境系数集合内不同的环境系数hj
x
，表示环境系数hj
x
的平均值；
[0042]S6.3：计算预警系数标准差YQ，计算表达式为：
[0043][0044]式中j＝{1、2、3、...、m}，m表示预警系数集合内预警系数yj
x
的数量，n为正整数，表示预警系数集合内不同的预警系数yj
x
，表示预警系数yj
x本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分析模型的鸽子养殖智能管理方法，其特征在于：所述养殖方法以下步骤：S1：收集鸽子养殖环境和鸽子行为的相关数据；S2：对收集到的数据进行预处理；S3：从预处理的数据中提取特征数据；S4：定期获取与鸽舍环境相关的特征数据，对特征数据进行综合分析，分析鸽舍环境是否支持鸽子饲养，并依据分析结果制定鸽舍优化方案；S5：定期获取与鸽子生长相关的特征数据，通过特征数据建立疾病风险预警机制，并通过疾病风险预警机制对鸽子进行疾病风险预警以及生成相应管理策略；S6：将鸽舍环境分析结果与疾病风险预警机制结合，对同一批次饲养的鸽子进行总的生长趋势分析。2.根据权利要求1所述的一种基于分析模型的鸽子养殖智能管理方法，其特征在于：步骤S4中，对特征数据进行综合分析包括以下步骤：每24h获取一次与鸽舍环境相关的特征数据，特征数据包括不同的环境影响数据，将不同的环境影响数据综合计算获取得到环境系数hj
x
，计算表达式为：式中，a为不同的环境影响数据的编号库，且a为{1、2、3、...、b}，b为正整数，yx
a
为第a个环境影响数据之和，α
a
为不同的环境影响数据的比例系数，且α
a
大于0。3.根据权利要求2所述的一种基于分析模型的鸽子养殖智能管理方法，其特征在于：步骤S4中，分析鸽舍环境是否支持鸽子饲养包括以下步骤：获取环境系数hj
x
后，将环境系数hj
x
与环境阈值进行对比，若环境系数hj
x
大于等于环境阈值，分析鸽舍环境支持鸽子饲养，若环境系数hj
x
小于环境阈值，分析鸽舍环境不支持鸽子饲养。4.根据权利要求3所述的一种基于分析模型的鸽子养殖智能管理方法，其特征在于：所述不同的环境影响数据包括温度、湿度、有害气体浓度、光照强度以及噪声分贝，因此，本实施例中，b＝5，则更新后的环境系数hj
x
的计算表达式为：式中，yx1为温度波动幅值，yx2为湿度波动幅值，yx3为有害气体浓度偏差值，yx4为光照强度波动幅值，yx5为噪声分贝偏差值，α1、α2、α3、α4、α5分别为温度波动幅值、湿度波动幅值、有害气体浓度偏差值、光照强度波动幅值、噪声分贝偏差值的比例系数，且α1、α2、α3、α4、α5均大于0。5.根据权利要求4所述的一种基于分析模型的鸽子养殖智能管理方法，其特征在于：步骤S5中，通过特征数据建立疾病风险预警机制包括以下步骤：S5.1：将摄取量相似度、羽毛光泽度指数以及活动期间鸽舍剩余鸽子数量比值综合计算获取预警系数yj
x
，计算表达式为：
式中，式中，为摄取量相似度，gz
y
为羽毛光泽度指数，sy
z
为活动期间鸽舍剩余鸽子数量比值，β、γ、δ分别为摄取量相似度、羽毛光泽度指数以及活动期间鸽舍剩余鸽子数量比值的比例系数，且β、γ、δ均大于0；S5.2：获取预警系数yj
x
后，将预警系数yj
x
与预警阈值进行对比，完成疾病风险预警机制的建立。6.根据权利要求5所述的一种基于分析模型的鸽子养殖智能管理方法，其特征在于：步骤S5中，通过疾病风险预警机制对鸽子进行疾病风险预警包括以下步骤：S5.3：每24h获取一次获取与鸽子生长相关的特征数据，特征数据包括摄取量相似度、羽毛光泽度指数以及活动期间鸽舍剩余鸽子数量比值后计算获取预警系数yj
x
；S5.4：若预警系数yj
x
大于等于预警阈值，判断养殖场鸽子无疾病风险；S5.5：若预警系数y...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘光伟，
申请(专利权)人：瑞安市致富鸽业有限公司，
类型：发明
国别省市：