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申请/专利权人：河南汇嘉源畜牧设备有限公司
摘要：本发明公开了一种用于猪舍饲料供给的智能配给方法及系统，涉及人工智能技术领域，解决了现有配给方法中无法满足个体差异、难以应对变化需求和无法动态调整的缺点；首先通过支持向量机和长短期记忆网络预测个体的营养需求，接着根据专家经验生成配给策略，并通过蒙特卡洛模拟方法预测不同饲料配给策略的效果和风险，然后，根据实时监测数据和预测模型的输出，通过配合基于多目标优化的饲料配给算法动态调整饲料配给策略，提高饲喂的精细度和效果；本发明能够提高饲养效果和产出质量，并且具备灵活性、高效性和动态调整能力，从而提升整体饲喂效率和经济效益。
主权项：1.一种用于猪舍饲料供给的智能配给方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、数据采集与预处理，通过物联网信息采集系统实时采集猪只生理指标和行为数据并整合，所述猪只生理指标和行为数据至少包括猪只体重、体温、饲料消耗量和活动水平数据；所述物联网信息采集系统通过传感器阵列、时间序列数据库和流处理框架实时收集和处理传感器设备数据，并通过卡尔曼滤波器和图表库对不同传感器节点数据进行整合和输出，以形成猪只综合健康档案；步骤二、基于所述时间序列数据库的存储数据，通过监督学习算法和循环神经网络构建营养需求预测模型，进行猪只个性化营养需求预测，得到猪只营养需求预测结果；所述监督学习算法通过支持向量机分析历史饲养数据；所述循环神经网络通过长短期记忆网络处理序列数据并学习营养需求模式；步骤三、根据猪只综合健康档案和营养需求预测模型输出，生成不同饲料配给策略，并通过蒙特卡洛模拟方法对每种饲料配给策略进行效果预测和风险评估，确定最优配给策略；步骤四、利用最优配给策略对猪舍饲料供给进行配置，并基于实时采集的猪只生理指标、行为数据和基于多目标优化的饲料配给算法对最优配给策略的饲料配比和供给量进行动态调整；所述基于多目标优化的饲料配给算法通过敏感性分析和多目标优化算法实现对饲料配给策略的优化，其中，所述敏感性分析通过局部灵敏度分析方法对策略效果影响进行识别；所述多目标优化算法通过帕累托优化策略Pareto实现在多个目标之间的权衡选择。
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百度查询： 河南汇嘉源畜牧设备有限公司 一种用于猪舍饲料供给的智能配给方法及系统
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