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基于平行向量自回归模型的蛋鸭养殖环境预测研究

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摘要 养殖环境的精准预测一直是蛋鸭养殖业亟需解决的棘手难题。文章以温度、湿度、粉尘和CO2等养殖环境参数为研究对象,通过平行向量自回归时间序列VAR(2)模型预测方法,优化具有自适应、精度高和无病态的蛋鸭养殖环境线性预测模型,实现了蛋鸭健康养殖环境精准预测,为蛋鸭养殖环境预警与控制提供支持决策的依据。 The accurate prediction of breeding environment has always been a thorny problem to be solved in egg duck breeding industry. In this paper, the VAR (2) model prediction method of parallel vector autoregression time series was used to study the environmental parameters of culture, such as temperature, humidity, dust and CO2, to optimize the linear prediction model of laying duck breeding environment with self-adaptation, high precision and no morbid condition. The accurate prediction of healthy breeding environment of laying ducks was realized, which provides the basis for supporting decision-making for the early warning and control of breeding environment of laying ducks.
出处 《科技创新与应用》 2019年第19期60-62,共3页 Technology Innovation and Application
基金 广东省教育厅特色创新项目“基于贝叶斯网络的蛋鸭养殖环境评价系统及其应用”(编号:2017KTSCX095) 广东省科技计划项目“种鹅产蛋自动跟踪及采集系统的研究与应用”(编号:2017A020208072)
关键词 养殖环境 平行向量自回归 预测模型 culture environment parallel vector autoregression prediction model
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