基于深度学习的密闭式猪舍内温湿度预测模型
发布时间：2021-11-03 04:20
针对目前猪舍环境控制中传感器只能实现对当前环境状况的监测,无法对猪舍内环境变化趋势作出预判不能提前对环境控制设备运行状态进行调节,在一定程度上造成环境控制效果滞后的问题,基于深度学习方法,结合实际传感器监测的历史数据和猪舍外影响数据建立了长短时记忆（Long short-term memory,LSTM）网络预测模型,实现了精确的猪舍内温湿度变化预测。结果表明,猪舍内冬季和夏季温湿度预测值与实测值变化趋势一致,温度最大误差1.9℃,平均误差为0.5℃;相对湿度最大误差为13.5%,平均误差为2.3%;温度和相对湿度预测的平均决定系数分别为0.821和0.645。本文建立的预测模型具有较优性能,可为制定优化的猪舍内环境控制策略,解决环境控制效果滞后问题提供可行的参考。
【文章来源】：农业机械学报. 2020,51(10)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
LSTM子层组成结构图Fig．2ConsiststructurediagramofLSTMsublayer
负相关性，相关系数分别为－0.253和－0.178。因此，本文选取猪舍内相对湿度、猪舍外相对湿度、猪舍外温度、猪的活动量、猪的总质量、通风率、粪坑温度作为猪舍内温度预测的外部影响因素;选取猪舍内温度、猪舍外温度、猪舍外相对湿度、猪的活动量、猪的总质量、通风率、粪坑温度作为猪舍内相对湿度预测的外部影响因素。2基于LSTM的猪舍内温湿度预测模型2.1模型结构预测模型由时序数据输入层、隐含层和输出层组成。模型结构如图1所示。图1LSTM预测模型结构图Fig．1StructurediagramofLSTMpredictionmodel输入层负责接收采集到的猪舍内温度、相对湿度历史数据，舍外温度、相对湿度，粪坑温度，通风率，猪的活动量及总质量数据，并且将其进行标准化处理。标准化处理公式为z"i=zi－z1n∑ni=1(zi－z)槡2(1)式中z"i———标准化后的数据zi———输入的时序数据z———输入时序数据的平均值n———时序序列数据的长度标准化后的猪舍内温度和相对湿度历史数据转换成时序序列x1和x2。猪舍内温度和相对湿度的外部影响因素被标准化处理后参与完全连接层的运算。输入层节点数量为2t，t为猪舍内温度和相对湿度历史时序序列长度。隐含层包含LSTM、完全连接和回归3个子层。LSTM子层负责学习时间序列数据每步之间的长期依赖关系，以执行有助于改善长序列梯度流的交互。LSTM子层由元胞状态c、隐含状态h、输入门i、遗忘门f、候选门g和输出门o组成，如图2所示［29－30］。图2LSTM子层组成结?
?骄?露任?－7.2℃，相对湿度为69%;夏季炎热，7月温度最高，平均温度为29.4℃，平均相对湿度为71%。该猪舍为密闭式机械通风、钢木混结构。猪舍共有12个南北朝向的小间，舍外新鲜空气通过猪舍东西两侧进风口送入舍内，然后通过棚顶和过道入口送入各个小间。单个小间尺寸为11m×6.1m×2.7m(长×宽×高)，内部建有双列钢质围栏，中间为过道，每列有6个猪栏，可以容纳60头育肥猪。小间内是水泥漏缝地板，地板下方有1.8m深的储粪池。猪舍外部实景及结构如图3所示［32］。图3猪舍外部实景和结构图Fig．3Photoandstructurediagramofpigbuilding每个小间分别安装有天然气加热器(Guardian60型，L．B．WhiteCo．，美国)和2个直径分别为356mm(V4E35型，Multifan，美国)和508mm(V4E50型，Multifan，美国)的墙上恒速风机，用于舍内加热和通风。舍内温度和粪坑温度数据分别通过安装在距离猪舍地面1.5m和储粪池的排风口处的T型热电耦监测得到。猪舍内相对湿度通过安装在猪栏中间距离地面1.5m处的相对湿度传感器(HX92BC型，Omega，美国)测量得到。小间内墙上风机所受压力通过气压测量仪(260型，SetraSystems，Inc．，美国)测得。猪舍的通风率包括舍内墙上风机的通风率和粪坑风机通风率。在猪舍下方的储粪池外墙上部安装有2个直径为250mm的变速风机(P4E30型，Multifan，美国)，为每间猪舍提供最小量通风，粪池风机的通风率由风速仪直接测量得到［32］;墙上风机的通风率通过持续测量墙上风机的运行时间、小间内静压力以及后期风机测量模型［3
【参考文献】：
期刊论文
[1]不同通风模式对保育猪舍冬季环境的影响[J]. 李修松,叶章颖,李保明,冯晓龙,朱松明,沈盼. 农业机械学报. 2020(03)
[2]基于能质平衡的密闭猪舍内小气候环境模拟与验证[J]. 谢秋菊,Ji-Qin Ni,包军,刘洪贵. 农业工程学报. 2019(10)
[3]猪舍环境设计应“以猪为本”[J]. 施正香. 北方牧业. 2018(24)
[4]机械通风楼房猪舍热环境及有害气体监测与分析[J]. 高云,刁亚萍,林长光,刘亚轩,郭长明,雷明刚,童宇,黎煊. 农业工程学报. 2018(04)
[5]热应激对猪生长性能、行为、生理的影响及调控措施[J]. 高航,姜丽丽,王军军,车向荣,臧建军. 中国畜牧杂志. 2017(11)
[6]密闭式猪舍多环境因子调控系统设计及调控策略[J]. 谢秋菊,苏中滨,Ji-Qin Ni,郑萍. 农业工程学报. 2017(06)
[7]湿热环境对自由采食生长育肥猪采食行为的影响[J]. 蒲红州,陈磊,张利娟,张凤鸣,张亮,郭宗义,王金勇. 动物营养学报. 2015(05)
[8]猪舍环境因素对猪生长性能的影响及应对措施[J]. 孙朋朋,宋春阳. 猪业科学. 2014(08)
[9]基于自适应模糊神经网络的畜禽舍环境控制系统的研究[J]. 宣传忠,武佩,马彦华,张彩霞,张正昊,何健. 内蒙古大学学报(自然科学版). 2013(04)
本文编号：3473035
【文章来源】：农业机械学报. 2020,51(10)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
LSTM子层组成结构图Fig．2ConsiststructurediagramofLSTMsublayer
负相关性，相关系数分别为－0.253和－0.178。因此，本文选取猪舍内相对湿度、猪舍外相对湿度、猪舍外温度、猪的活动量、猪的总质量、通风率、粪坑温度作为猪舍内温度预测的外部影响因素;选取猪舍内温度、猪舍外温度、猪舍外相对湿度、猪的活动量、猪的总质量、通风率、粪坑温度作为猪舍内相对湿度预测的外部影响因素。2基于LSTM的猪舍内温湿度预测模型2.1模型结构预测模型由时序数据输入层、隐含层和输出层组成。模型结构如图1所示。图1LSTM预测模型结构图Fig．1StructurediagramofLSTMpredictionmodel输入层负责接收采集到的猪舍内温度、相对湿度历史数据，舍外温度、相对湿度，粪坑温度，通风率，猪的活动量及总质量数据，并且将其进行标准化处理。标准化处理公式为z"i=zi－z1n∑ni=1(zi－z)槡2(1)式中z"i———标准化后的数据zi———输入的时序数据z———输入时序数据的平均值n———时序序列数据的长度标准化后的猪舍内温度和相对湿度历史数据转换成时序序列x1和x2。猪舍内温度和相对湿度的外部影响因素被标准化处理后参与完全连接层的运算。输入层节点数量为2t，t为猪舍内温度和相对湿度历史时序序列长度。隐含层包含LSTM、完全连接和回归3个子层。LSTM子层负责学习时间序列数据每步之间的长期依赖关系，以执行有助于改善长序列梯度流的交互。LSTM子层由元胞状态c、隐含状态h、输入门i、遗忘门f、候选门g和输出门o组成，如图2所示［29－30］。图2LSTM子层组成结?
?骄?露任?－7.2℃，相对湿度为69%;夏季炎热，7月温度最高，平均温度为29.4℃，平均相对湿度为71%。该猪舍为密闭式机械通风、钢木混结构。猪舍共有12个南北朝向的小间，舍外新鲜空气通过猪舍东西两侧进风口送入舍内，然后通过棚顶和过道入口送入各个小间。单个小间尺寸为11m×6.1m×2.7m(长×宽×高)，内部建有双列钢质围栏，中间为过道，每列有6个猪栏，可以容纳60头育肥猪。小间内是水泥漏缝地板，地板下方有1.8m深的储粪池。猪舍外部实景及结构如图3所示［32］。图3猪舍外部实景和结构图Fig．3Photoandstructurediagramofpigbuilding每个小间分别安装有天然气加热器(Guardian60型，L．B．WhiteCo．，美国)和2个直径分别为356mm(V4E35型，Multifan，美国)和508mm(V4E50型，Multifan，美国)的墙上恒速风机，用于舍内加热和通风。舍内温度和粪坑温度数据分别通过安装在距离猪舍地面1.5m和储粪池的排风口处的T型热电耦监测得到。猪舍内相对湿度通过安装在猪栏中间距离地面1.5m处的相对湿度传感器(HX92BC型，Omega，美国)测量得到。小间内墙上风机所受压力通过气压测量仪(260型，SetraSystems，Inc．，美国)测得。猪舍的通风率包括舍内墙上风机的通风率和粪坑风机通风率。在猪舍下方的储粪池外墙上部安装有2个直径为250mm的变速风机(P4E30型，Multifan，美国)，为每间猪舍提供最小量通风，粪池风机的通风率由风速仪直接测量得到［32］;墙上风机的通风率通过持续测量墙上风机的运行时间、小间内静压力以及后期风机测量模型［3
【参考文献】：
期刊论文
[1]不同通风模式对保育猪舍冬季环境的影响[J]. 李修松,叶章颖,李保明,冯晓龙,朱松明,沈盼. 农业机械学报. 2020(03)
[2]基于能质平衡的密闭猪舍内小气候环境模拟与验证[J]. 谢秋菊,Ji-Qin Ni,包军,刘洪贵. 农业工程学报. 2019(10)
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[8]猪舍环境因素对猪生长性能的影响及应对措施[J]. 孙朋朋,宋春阳. 猪业科学. 2014(08)
[9]基于自适应模糊神经网络的畜禽舍环境控制系统的研究[J]. 宣传忠,武佩,马彦华,张彩霞,张正昊,何健. 内蒙古大学学报(自然科学版). 2013(04)
本文编号：3473035
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