基于多层LSTM的海兰褐蛋鸡产蛋率回归模型
来源：江苏农业科学杂志2020年第第22期北京时间：
作者：蒋敏兰; 吴沛伦; 陈昊然
单位：浙江师范大学物理与电子信息工程学院，浙江金华 321004
摘要：目前鸡蛋产量预测模型大多使用单一影响特征或者平均考虑各特征进行建模，存在精度低、抗干扰能力差等缺点。针对上述问题，利用多层LSTM神经网络结合日龄、最高舍温、最低舍温、体质量、饲料消耗量5项特征建立高精度海兰褐蛋鸡产蛋率回归模型，并将得到的模型与传统的SVM模型和单层LSTM模型结果进行对比。结果表明，本研究提出的利用多层LSTM模型预测鸡蛋产量均方误差更小，模型精度更高。
关键词：多层LSTM;海兰褐蛋鸡;产蛋率;多特征模型
