一种基于机器学习的猪舍二氧化碳浓度预测系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于机器学习的猪舍二氧化碳浓度预测系统，其中，方法包括：依次连接的猪舍环境参数采集模块、猪舍二氧化碳浓度预测模块；其中，猪舍环境参数采集模块用于采集猪舍内的二氧化碳信息、风速信息；猪舍二氧化碳预测校正子模块用于预测风速，并对预测的二氧化碳浓度进行动态校正。分析了风速对猪舍有害气体浓度的影响，提出猪舍二氧化碳浓度的风速校正方法，旨在提高生猪舍二氧化碳浓度的预测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器学习领域，特别涉及一种基于机器学习的猪舍二氧化碳浓度预测系统。

技术介绍

1、猪舍环境质量是生猪健康养殖的关键，直接影响生猪的生长状态和猪业生产效益。生猪设施养殖中会产生大量有害气体，如二氧化碳、硫化氢、氨气、甲烷等，其中二氧化碳浓度是评价猪舍环境质量的关键指标之一。二氧化碳本身无毒，但浓度过高会导致猪舍内氧气不足，引起猪只精神不振、食欲减退、体质下降，易患疾病。

2、目前，我国生猪设施养殖环境智能监测技术和智能决策技术相对落后，主要难点在于：生猪养殖环境是综合多种因素的复杂系统，具有多变量，非线性和变化快等特点，常规算法难以精确量化相互耦合的各项环境因子。因此，亟需利用先进的智能感知技术和决策技术研究探索生猪设施养殖有害气体的监测方法，准确有效的预测猪舍环境，可以及时进行环境的调控，避免养殖成本的提高和资源浪费，对国内养猪业的可持续发展意义重大。

3、国外有关于应用机器学习进行农业养殖环境二氧化碳浓度的预测研究，国内也有学者对农业养殖环境二氧化碳浓度进行预测研究。二氧化碳浓度受猪舍内通风等环境因素影响，保持良好的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的猪舍二氧化碳浓度预测系统，其特征在于，包括：依次连接的猪舍环境参数采集模块、猪舍二氧化碳浓度预测模块；

2.如权利要求1所述的基于机器学习的猪舍二氧化碳浓度预测系统，其特征在于，猪舍二氧化碳预测子模块包括：依次连接的猪舍二氧化碳ICEEMDAN一次分解模型、模糊熵值引导的K-means聚类器、猪舍二氧化碳SVMD二次分解模型、RIME优化的ELM极限学习机预测模型组、BP神经网络猪舍二氧化碳非线性叠加模型；

3.如权利要求1所述的基于机器学习的猪舍二氧化碳浓度预测系统，其特征在于，猪舍风速预测子模块包括：依次连接的猪舍风速SVMD分解模型、模...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的猪舍二氧化碳浓度预测系统，其特征在于，包括：依次连接的猪舍环境参数采集模块、猪舍二氧化碳浓度预测模块；

2.如权利要求1所述的基于机器学习的猪舍二氧化碳浓度预测系统，其特征在于，猪舍二氧化碳预测子模块包括：依次连接的猪舍二氧化碳iceemdan一次分解模型、模糊熵值引导的k-means聚类器、猪舍二氧化碳svmd二次分解模型、rime优化的elm极限学习机预测模型组、bp神经网络猪舍二氧化碳非线...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵承乾，刘朝阳，陈冲，高源，韦津岑，
申请(专利权)人：盐城工学院，
类型：发明
国别省市：