基于PSO-DNN的平养鸡舍冬季氨气浓度预测模型研究OA北大核心CSCDCSTPCD
Research on prediction model of ammonia concentration in a smart broiler chamber in winter based on PSO-DNN
[目的]氨气是鸡舍内影响肉鸡生长发育的主要有害气体,由于冬季鸡舍低通风量会导致氨气浓度超标,使肉鸡的免疫功能下降,导致呼吸系统疾病发生.针对鸡舍氨气预测精度不高、效率不理想等问题,提出基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化深度神经网络(deep neural network,DNN)的预测模型,实现冬季氨气浓度预警并及时调控鸡舍内氨气的浓度.[方法]选取自建平养鸡舍环境参数数据(温度、相对湿度和氨气浓…查看全部>>
邹修国;宋圆圆;徐泽颖;张世凯;张杰;殷正凌
南京农业大学人工智能学院/江苏省智能化农业装备重点实验室,江苏 南京210031南京农业大学人工智能学院/江苏省智能化农业装备重点实验室,江苏 南京210031南京农业大学人工智能学院/江苏省智能化农业装备重点实验室,江苏 南京210031南京农业大学人工智能学院/江苏省智能化农业装备重点实验室,江苏 南京210031南京农业大学人工智能学院/江苏省智能化农业装备重点实验室,江苏 南京210031南京农业大学人工智能学院/江苏省智能化农业装备重点实验室,江苏 南京210031
农业科技
平养鸡舍氨气浓度深度神经网络粒子群算法随机森林
《南京农业大学学报》 2021 (1)
184-193,10
中国博士后科学基金资助项目(2015M571782)江苏省农业科技自主创新资金项目[CX(19)2025]中央高校科研业务基本业务费自主创新重点项目( KYTZ201661)
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