查看更多>>摘要:饲料作为奶牛重要的营养来源,预测饲料消耗状态对于保障奶牛的健康和提高生产管理效率具有重要意义.然而,由于饲料消耗状态数据呈现出非线性和非平稳的特点,导致预测精度较低.为解决此问题,该研究基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM),提出了组合改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)、随机森林(random forest,RF)与改进的 LSTM(improved LSTM,ILSTM)的模型,即 ICEEMDAN-RF-ILSTM,来预测饲料消耗状态.其通过调整遗忘门的输出值范围以增强模型的特征学习能力.首先,使用ICEEMDAN对饲料消耗状态数据进行分解,得到多个相对平稳的分量.其次,考虑到每个分量具有不同的特性,采用不同的方法来建模不同的分量,以进一步提升预测效果.具体而言,为了提升模型的精度以及泛化能力,使用RF建模频率最高的分量;同时,使用ILSTM建模其余分量,以捕获序列数据中的长期依赖性.最后,将所有分量的预测结果相加得到最终的预测结果.基于自建数据集的试验结果表明,ICEEMDAN-RF-ILSTM对于饲料消耗状态预测具有较高的准确度,其决定系数R2、平均绝对百分比误差与均方根误差分别为0.993、2.576%和0.596%,表明其能有效预测饲料消耗状态,同时其性能优于ICEEMDAN-LSTM模型.该研究为评估饲料消耗状态提供了可行的方法,可为制定调度决策提供了科学的技术支持,并为牧业智能化建设提供借鉴.