农业机械学报

作者：谢秋菊，李佳龙，曹世蕾，郭玉环，刘洪贵，郑萍，刘文洋，于海明

单位：东北农业大学,东北农业大学,东北农业大学,东北农业大学,东北农业大学,东北农业大学,东北农业大学,东北农业大学,

关键词：猪舍环境;评价方法;时序序列;未确知测度;深度学习

基金：国家自然科学基金面上项目（32072787、32372934）、黑龙江省自然科学基金联合引导项目（JJ2023LH1292）、黑龙江省教育厅新一轮黑龙江省“双一流”学科协同创新成果项目(LJGXCG2023-062、LJGXCG2024-F14)、黑龙江省博士后资助项目（LBH-Q21070）和农业农村部智慧养殖技术重点实验室开放项目（KLSFTAA-KF002、KLSFTAA-KF001）

在集约化养猪生产中，猪舍环境是影响猪健康水平的重要因素。然而，多环境因子联合精准调控是制约猪舍环境控制的共性难题。因此，本文利用自适应高斯滤波（Adaptive Gaussian filtering, AGF）算法结合长短时记忆神经网络(Long short term memory networks, LSTM)进行舍内环境因子预测，为优化舍内环境调控策略提供支撑；结合组合赋权方式，确定猪舍内环境评价指标权重，构建基于未确知测度法评价方法，为猪舍环境调控提供参考。以实测猪舍数据对本文所提出方法进行验证，结果表明：相比LSTM预测模型，应用AGF优化算法后的LSTM预测模型（LSTM-AGF），其氨气质量浓度、温度、相对湿度、二氧化碳质量浓度的预测性能R2分别提升0.33、0.03、0.05、0.12；提出的基于未确知测度法的预测评价方法敏感度SENS为0.215，比传统模糊综合评价方法高20.80%。因此，本文提出的环境质量评价方法可以为猪舍环境精准调控提供参考。

来源：2024年第12期

《农业机械学报》期刊编辑部

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