基于LSTM神经网络的肉牛动态称重算法研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 马聪

作者： 马聪;李锋;张建华;陈学东;张学俭;朱丹

作者机构：

关键词： 动态称重;神经网络;步态;时间序列;长短期记忆网络;模型

期刊名称： 黑龙江畜牧兽医

ISSN： 1004-7034

年卷期： 2020 年 020 期

页码： 60-63,157-158

收录情况： 北大核心

摘要： 为了解决肉牛称重过程存在现场操作困难、耗费人力物力以及近距离接触存在安全健康隐患等问题,试验采用人工神经网络构建动态称重模型,分析了BP神经网络算法实际应用存在的问题及原因,采用LSTM网络开展牛只行走动态称重时间序列训练及测试,依据误差分析对算法进行改进.结果表明:改进后的算法提高了动态称重预测结果的精度,最大误差为2.4 kg(1.70%),最小误差为0.1 kg(0.04%),所有测试数据的平均误差为0.70%,符合实际称重需求.说明试验采用的LSTM动态称重算法适用于实际生产,具有较强的实际应用价值.

分类号： TP183%S823

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