基于粒子群算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動(dòng)化養(yǎng)豬業(yè)的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著信息產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已逐步融入到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息化智能化已成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)未來(lái)的發(fā)展方向。我國(guó)是養(yǎng)豬大國(guó)，但是飼養(yǎng)的技術(shù)卻遠(yuǎn)不如國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家，將現(xiàn)代信息技術(shù)應(yīng)用在養(yǎng)豬領(lǐng)域?qū)τ谔岣哓i產(chǎn)量和質(zhì)量具有直接的現(xiàn)實(shí)意義。
　　在豬分階段飼養(yǎng)過(guò)程中，選擇豬在合適的時(shí)間出欄，對(duì)于提高養(yǎng)豬企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益具有重要的意義。決定豬適時(shí)出欄的因素有很多，傳統(tǒng)的出欄方法是請(qǐng)相關(guān)專家以他們對(duì)這些因素的權(quán)衡做出出欄判斷，具有很強(qiáng)的主觀性，如果對(duì)

2、出欄指導(dǎo)不科學(xué)，容易造成出欄率低企業(yè)虧損等嚴(yán)重后果。為了使豬出欄結(jié)果更科學(xué)，論文運(yùn)用改進(jìn)的PSO-BP算法分析豬場(chǎng)指標(biāo)數(shù)據(jù)，對(duì)待出欄豬進(jìn)行分類決策，使出欄結(jié)果更加準(zhǔn)確。另外，從養(yǎng)豬企業(yè)的利益出發(fā)，利用云平臺(tái)提供第三方服務(wù)，企業(yè)無(wú)需購(gòu)買(mǎi)設(shè)備只用上傳數(shù)據(jù)就能得到推薦結(jié)果，快速高效，使出欄推薦服務(wù)更加具有推廣性。
　　論文主要研究的工作如下：
　　①首先介紹課題的研究背景及意義，以及自動(dòng)化養(yǎng)殖業(yè)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，針對(duì)目前豬適時(shí)出欄

3、存在的準(zhǔn)確度不高的問(wèn)題，提出一種豬適時(shí)出欄推薦模型，用智能化的方法取代傳統(tǒng)的人工方法，從而為養(yǎng)豬戶提供科學(xué)的指導(dǎo)。
　　②針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理多維問(wèn)題時(shí)容易產(chǎn)生局部解和收斂速度慢而導(dǎo)致出欄推薦不準(zhǔn)確的問(wèn)題，論文利用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)粒子群算法的改進(jìn)有三點(diǎn)：改變參數(shù)、擾動(dòng)極值和增加局部，將優(yōu)化過(guò)后的算法應(yīng)用在豬適時(shí)出欄推薦模型中，比較其與原始算法的性能，找出更適用于豬出欄推薦的算法。
　　③考慮到豬場(chǎng)數(shù)據(jù)龐大，并

4、從養(yǎng)殖者希望節(jié)省成本投入的角度出發(fā)，引入云平臺(tái)作為第三方服務(wù)提供商，可將各大養(yǎng)豬場(chǎng)數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái)下并行處理，用戶不需要再自己購(gòu)買(mǎi)設(shè)備，也不用了解數(shù)據(jù)處理的過(guò)程，通過(guò)顯示器就能直接查閱推薦結(jié)果，不僅節(jié)省時(shí)間，同時(shí)也節(jié)省了成本。
　　通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)的PSO-BP算法相較原始的BP算法在處理豬適時(shí)出欄問(wèn)題上，具有更好的準(zhǔn)確率和更快的運(yùn)行速度。在處理各個(gè)豬場(chǎng)上傳的共享指標(biāo)數(shù)據(jù)上，云平臺(tái)下的改進(jìn)PSO-BP算法同單機(jī)狀態(tài)下的算法相較，保