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蛋鸡产蛋性能指标包括产蛋率和合格鸡蛋的平均蛋重,该性能受蛋鸡个体、饲养管理、养殖环境、疫病等诸多因素影响.研究各因素对产蛋性能的影响及其时延效果对蛋鸡养殖过程管理十分重要.将蛋鸡的采食、饮水、环境温度和湿度作为主要影响因素,建立向量自回归(vector auto-regressive,VAR)模型,实现了产蛋率的中短期...  相似文献   
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产蛋率是评价蛋鸡产蛋性能的重要指标之一,因其具有时序性和非线性等特点,且其影响变量众多、存在复杂的耦合关系,难以实现精准预测。由于传统神经网络预测过程的非记忆性难以处理时序性问题,该文章提出蛋鸡产蛋率的LSTM-Kalman预测方法,使用主成分分析提取影响蛋鸡产蛋率的关键变量,通过LSTM神经网络预测蛋鸡产蛋率,采用Kalman滤波对LSTM预测的结果进行动态调整,作为最终预测结果。数据分析结果表明:LSTM-Kalman模型预测产蛋率的平均绝对误差、均方误差和皮尔逊相关系数分别为0.312 8、0.435 3和0.975 2,明显优于传统的BP神经网络、极限学习机等预测方法;通过2栋鸡舍生产数据的交叉测试验证,模型的预测准确率达到97.14%和98.71%,表明模型具有较强的泛化能力,能够满足蛋鸡产蛋率预测的实际需要,可以为蛋鸡养殖环境数据的精准调控提供参考。  相似文献   
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