基于ARIMA和BP神经网络的猪舍氨气浓度预测

来源 :中国环境科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhaoyun1111

【摘要】

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为了从源头减少生猪养殖过程中的氨气排放,降低猪舍氨气浓度,提出了基于ARIMA-BP神经网络的猪舍氨气浓度组合预测方法,分别从最优权重和残差优化角度对基于ARIMA-BP神经网络

【作者】

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刘春红杨亮邓河郭昱辰李道亮段青玲

【机构】

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中国农业大学信息与电气工程学院,北京市农业物联网工程技术研究中心

【出处】

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中国环境科学

【发表日期】

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2019年6期

【关键词】

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猪舍氨气浓度组合预测方法最优权重残差优化 piggeryammonia concentrationcombined prediction methodo

【基金项目】

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“十三五”国家重点研发计划(2016YFD0700204).

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为了从源头减少生猪养殖过程中的氨气排放,降低猪舍氨气浓度,提出了基于ARIMA-BP神经网络的猪舍氨气浓度组合预测方法,分别从最优权重和残差优化角度对基于ARIMA-BP神经网络的组合预测方法进行了对比研究.将该预测方法应用于江苏省宜兴市某养猪场的氨气浓度预测中,预测结果表明:基于ARIMA-BP神经网络残差优化组合预测方法的预测精度最高,与BP神经网络、ARIMA预测方法和基于ARIMA-BP神经网络最优权重组合预测方法对比分析,评价指标MAE、MAPE和RMSE分别为0.0319、0.1580%和0.

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