| 基于GA-PSO-BP神经网络的羊群动态称重方法改进 |
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| 引用本文： | 李坤,郭晨霞,杨瑞峰,白晓虎.基于GA-PSO-BP神经网络的羊群动态称重方法改进[J].黑龙江畜牧兽医,2024(6):46-51. |
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| 作者姓名： | 李坤 郭晨霞 杨瑞峰 白晓虎 |
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| 作者单位： | 1. 中北大学仪器与电子学院;2. 山西省自动化检测装备与系统工程技术研究中心 |
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| 摘 要： | 为了解决羊只称重时因应激反应过大导致测量不精准问题，试验搭建了羊群动态称重系统并设计了一种改进GA-PSO-BP神经网络的羊群动态称重方法，即利用滑动平均滤波算法对干扰数据进行平稳处理，采用改进GA-PSO混合算法优化BP神经网络的权值和阈值；并对BP神经网络、PSO-BP神经网络、改进GA-PSO-BP神经网络三种模型进行训练和性能比较。结果表明：改进GA-PSO-BP神经网络的预测准确度最高，预测误差在1.00 kg内的体重值占85%;平均绝对百分比误差为0.679 6%,较BP神经网络(1.007 4%)和PSO-BP神经网络(0.975 2%)都有明显提升，但测量单只羊只所需时间为11.2 s,较PSO-BP神经网络(10.5 s)稍低。说明改进GA-PSO-BP神经网络的羊群动态称重方法可满足牧场智能化饲养需求。
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| 关 键 词： | 智慧牧场 动态称重 神经网络 粒子群算法 滑动平均滤波 |
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