基于GA-PSO-BP神经网络的羊群动态称重方法改进

作     者：李坤 郭晨霞 杨瑞峰 白晓虎 LI Kun;GUO Chenxia;YANG Ruifeng;BAI Xiaohu

作者机构：中北大学仪器与电子学院太原030051 山西省自动化检测装备与系统工程技术研究中心太原030051 

基　　金：山西省中央引导地方科技发展自由探索类基础研究项目(YDZJSX2022A027) 

出 版 物：《黑龙江畜牧兽医》 (Heilongjiang Animal Science And veterinary Medicine)

年 卷 期：2024年第6期

页      码：46-51页

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。

主 题 词：智慧牧场 动态称重 神经网络 粒子群算法 滑动平均滤波 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0835[0835] 081002[081002] 

D　O　I：10.13881/j.cnki.hljxmsy.2022.11.0277

馆 藏 号：203126714...