基于双阶段注意力机制和LSTM的鸡舍氨气浓度预测算法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 郭祥云

作者： 郭祥云;连京华;李慧敏;孙凯

作者机构：

关键词： 注意力机制;长短时记忆神经网络;循环神经网络;编码器-解码器;鸡舍;氨气浓度

期刊名称： 中国农业大学学报

ISSN： 1007-4333

年卷期： 2021 年 006 期

页码： 187-195

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为寻求准确的鸡舍氨气浓度预测方法,构建基于双阶段注意力机制和长短时记忆神经网络（Long shortterm memory,LSTM）的鸡舍氨气浓度预测模型,将该模型应用于山东省商河县某蛋鸡养殖场,采集二氧化碳（CO2）、氧气（O2）和氨气（NH3）的体积分数,细颗粒物（PM2.5）质量浓度,温度,相对湿度时间序列数据对模型进行验证,并与支持向量回归（Support vector regression,SVR）、人工神经网络（Artificial neural network,ANN）模型和无注意力机制的LSTM模型对比研究。结果表明:1)不同时间窗口T下NH3体积分数预测精度不同。T∈{2,3,4,8}时,均方根误差（Root mean square error,RMSE）分别为0.433 4,0.394 8,0.379 9和0.405 1μL/L,平均绝对误差（Mean absolute error,MAE）分别为0.267 4,0.262 9,0.228 9和0.272 4μL/L;2)基于双阶段注意力机制和LSTM的鸡舍NH3浓度预测模型在RMSE和MAE评价指标框架下优于SVR、ANN和无注意力机制的LSTM模型。基于双阶段注意机制和LSTM的模型能较好地对鸡舍氨气浓度进行预测,可为鸡舍氨气浓度预测及调控提供技术支持。

分类号： S831.45

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