一种基于ISODATA聚类与Elman神经网络的猪舍氨气浓度组合预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010846983.6
IPC分类号：G06Q10/04G06K9/62G06N3/04G06N3/08
申请日期：
2020-08-21
申请人：
江苏大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于ISODATA聚类与Elman神经网络的猪舍氨气浓度组合预测方法
申请号	CN202010846983.6	申请日期	2020-08-21
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-12-29	公开/公告号	CN112149870A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G06Q10/04;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08查看分类表>
申请人	江苏大学	申请人地址	江苏省镇江市京口区学府路3*** 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	江苏大学	当前权利人	江苏大学
发明人	刘星桥;葛敏敏
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于ISODATA聚类与Elman神经网络的猪舍氨气浓度组合预测方法，属于环境智能监控技术领域。包括：步骤一：采用灰色关联度方法筛选猪舍内影响氨气浓度的关键因子，降低输入维度；步骤二：自定义相似日统计量——相似度，应用ISODATA聚类方法把历史日样本分成若干类，分类识别出与预测日相似度最大的一类历史日样本集；步骤三：将相似度最大的那一类与预测日的实测环境因素作为预测模型的输入样本，建立Elman神经网络氨气浓度预测模型。与未经过相似日聚类的Elman神经网络预测方法相比，本组合预测方法能够提高猪舍中氨气预测的精度，连续预测的性能能够满足生猪养殖业对氨气浓度精细化管控的高要求。

喷附仪

实用新型

一种基于ISODATA聚类与Elman神经网络的猪舍氨气浓度组合预测方法

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