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申请/专利权人：中国农业大学

摘要：本发明提供一种维持净能需要量的预测方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取目标生猪的心率数据；基于所述心率数据和预先训练好的净能需要预测模型，获得所述目标生猪的维持净能需要量；其中，所述净能需要预测模型是基于产能参数训练得到的神经网络模型。本方法在生猪的维持净能需要量的预测过程中有效地引入了基于生猪的心率数据进行预测的处理思路，并且，简化并优化了整体的预测过程，以方便快捷地实时预测生猪的维持净能需要量，还提升了该预测方法的可复制性、可应用性。

主权项：1.一种维持净能需要量的预测方法，其特征在于，包括：获取目标生猪的心率数据；基于所述心率数据和预先训练好的净能需要预测模型，获得所述目标生猪的维持净能需要量；其中，所述净能需要预测模型是基于产能参数训练得到的神经网络模型；所述净能需要预测模型的训练过程，包括：获取若干样本生猪的心率数据，形成第一数据集，其中，所述心率数据包括时间信息；获取各所述样本生猪在相应时间信息的维持净能需要量数据，形成第二数据集；基于所述第一数据集和所述第二数据集构建训练数据集；基于所述训练数据集、预设的数据曲线拟合法和预设的参数估计算法，获得所述产能参数；基于所述训练数据集对所述产能参数进行训练，获得所述净能需要预测模型；其中，所述数据曲线拟合法为基于非线性逻辑回归函数对所述训练数据集进行曲线拟合；所述净能需要预测模型的训练过程，还包括：基于所述第一数据集和所述第二数据集构建测试数据集，记所述测试数据集中所述维持净能需要量数据为维持净能需要量的实际值；将所述测试数据集中的心率数据输入至所述净能需要预测模型，获得维持净能需要量的预测值；分析所述维持净能需要量的预测值和所述维持净能需要量的实际值之间的相关性关系；基于所述相关性关系对所述净能需要预测模型进行验证；所述基于所述训练数据集、预设的数据曲线拟合法和预设的参数估计算法，获得所述产能参数，包括：以所述训练数据集中的所述心率数据作为输入量，以所述训练数据集中与所述心率数据相应的所述维持净能需要量数据作为输出量，基于非线性逻辑回归函数进行曲线拟合，获得曲线拟合函数；基于预设的参数估计算法和所述曲线拟合函数进行参数逆向估计，获得所述产能参数。

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权利要求：

百度查询： 中国农业大学 维持净能需要量的预测方法、装置及电子设备