摘要：试验选用隐性白羽鸡为母本、贵妃鸡为父本,按照试验设计和规定指标,进行杂交,选育杂交后代,再以回交方法固定目标性状的方法培育至杂交F3代,并对杂交F3代进行产蛋性能及蛋品质等有关指标的研究。结果表明,杂交F3代产蛋期存活率高,耗料少,种蛋合格率水平高,具有良好的产蛋性能,其蛋品质性状蛋重、蛋壳强度、蛋壳厚度、蛋黄颜色、蛋的相对密度、蛋形指数、蛋黄指数、蛋壳比例、蛋黄比例、蛋白比例、哈氏单位的测定结果平均值分别为39.45g、4.03kg/cm2、323.43μm、7.65、1.060、1.37、0.42、0.11、0.34、0.55、79.63。

摘要：为提高狮头鹅养殖禽舍气温预测精度,提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)融合自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型。在建模过程中,运用主成分分析法筛选狮头鹅养殖禽舍气温的关键影响因子,消除变量之间冗余信息,约简预测模型结构;采用SVR-ARMA构建狮头鹅禽养殖舍气温组合预测模型,先通过SVR对气温进行预测,再由基于ARMA模型的残差预测值修正气温预测结果。利用该模型对广东省汕尾市2018年7月21日至2018年7月30日期间的狮头鹅养殖禽舍气温进行预测。结果表明,该组合预测模型取得了良好的预测性能,与标准BP神经网络、标准SVR、PCA-BPNN(反向传播神经网络,Back Propagation Neural Network)、PCA-SVR和PCA-BPNN-ARMA等模型对比分析,其评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.1832℃、0.4540℃和0.0059,均表明所提出的组合模型具有更高的预测效果,不仅能够满足狮头鹅养殖禽舍气温实际精准调控的需要,还为狮头鹅健康养殖和种苗繁育环境精细化管理提供决策。

摘要：溶解氧(DO)浓度是对虾养殖水质检测的核心指标。为提高对虾养殖溶解氧浓度的预测精度,本研究提出了一种基于经验模态分解、随机森林和长短时记忆神经网络(EMD-RF-LSTM)的对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型。首先采用经验模态分解(EMD)对养殖水质溶解氧浓度时序数据进行多尺度特征提取,得到不同尺度下的固有模态分量(IMF);然后分别采用长短时记忆神经网络(LSTM)和随机森林(RF)对高、低频不同尺度IMF进行建模;最后结合各分量预测结果构建叠加模型,实现对溶解氧浓度时序数据的综合预测。本研究模型在广东省湛江市南三岛对虾养殖基地展开了试验及应用,在基于真实数据集的性能测试中,经验模态分解后EMD-ELM模型与极限学习机(ELM)模型对比,平均绝对误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别降低了30.11%、29.60%和32.95%。在经验模态分解基础上用RF和LSTM对不同特征尺度的本征模态分量分别预测后叠加求和,EMD-RF-LSTM模型预测的精度指标MAPE、RMSE和MAE分别为0.0129、0.1156和0.0844,其中关键指标MAPE较EMD-ELM、EMD-RF和EMD-LSTM分别降低了84.07%、57.57%和49.81%,预测精度显著提高。结果表明,本研究针对经验模态分解后高、低频分量分别预测的策略可有效提升综合性能,表明本研究模型具有较高的预测精度,能够较准确地实现对虾养殖水体中溶解氧浓度预测。