基于CS和BP的鸡舍环境与产蛋性能关系模型研究

来源：江苏农业科学杂志2019年第第11期北京时间：

作者：刘先旺; 李华龙; 李淼; 李绍稳

单位：1.中国科学院合肥智能机械研究所，安徽合肥 230031； 2.安徽农业大学，安徽合肥 230036； 3.中国科学技术大学，安徽合肥 230026

摘要：为了分析层叠式密闭蛋鸡舍多环境因子对蛋鸡产蛋性能的影响，提出基于布谷鸟搜索算法和BP神经网络的鸡舍环境因子与产蛋性能关系回归模型。选取主要环境影响因子参数(温度、湿度、二氧化碳、风速、光照、氨气)作为输入量，鸡的产蛋量作为输出量，构建BP神经网络基本模型。针对BP神经网络容易陷入局部最小值的缺陷，对算法提出改进，采用布谷鸟搜索算法结合BP神经网络，建立鸡舍小气候环境因子与产蛋性能关系回归模型。通过具体试验对CS-BPNN性能进行测试。试验结果表明，相对于GA-BPNN、PSO-BPNN等对比模型，CS-BPNN提高了拟合精度，能够更加准确地反映鸡舍环境因子与产蛋性能的关系。

关键词：鸡舍环境;鸡产蛋量;产蛋性能;回归模型;BP神经网络;布谷鸟算法;拟合精度;预测效果

基金资助：国家重点研发计划(编号：2016YFD0800901-03、2017YFD0701603)。