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    基于多層LSTM的海蘭褐蛋雞產(chǎn)蛋率回歸模型

    2020-03-03 21:30:54蔣敏蘭吳沛?zhèn)?/span>陳昊然
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年22期
    關(guān)鍵詞:產(chǎn)蛋率

    蔣敏蘭 吳沛?zhèn)? 陳昊然

    摘要:目前雞蛋產(chǎn)量預(yù)測模型大多使用單一影響特征或者平均考慮各特征進行建模,存在精度低、抗干擾能力差等缺點。針對上述問題,利用多層LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合日齡、最高舍溫、最低舍溫、體質(zhì)量、飼料消耗量5項特征建立高精度海蘭褐蛋雞產(chǎn)蛋率回歸模型,并將得到的模型與傳統(tǒng)的SVM模型和單層LSTM模型結(jié)果進行對比。結(jié)果表明,本研究提出的利用多層LSTM模型預(yù)測雞蛋產(chǎn)量均方誤差更小,模型精度更高。

    關(guān)鍵詞:多層LSTM;海蘭褐蛋雞;產(chǎn)蛋率;多特征模型

    中圖分類號:S126文獻標(biāo)志碼:A

    文章編號:1002-1302(2020)22-0248-04

    作者簡介:蔣敏蘭(1976—),女,浙江蘭溪人,博士,副教授,從事傳感器技術(shù)、智能信號處理等研究。E-mail:xx99@zjnu.cn。

    通信作者:吳沛?zhèn)?,碩士研究生,從事深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)研究。E-mail:761159319@qq.com。

    雞蛋作為蛋類消費品的主導(dǎo)者,為人體提供豐富的蛋白質(zhì)、脂肪、礦物質(zhì)和各種維生素等,營養(yǎng)價值極高[1]。根據(jù)世界糧食與農(nóng)業(yè)組織統(tǒng)計,近5年來,中國雞蛋產(chǎn)量位居世界第一。據(jù)國家蛋雞產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,中國蛋雞養(yǎng)殖的規(guī)?;潭纫延休^大提升,已達70%,蛋雞養(yǎng)殖正朝著規(guī)?;?、標(biāo)準(zhǔn)化、集約化的道路發(fā)展[2]。

    蛋雞產(chǎn)蛋率是一個受人為因素、環(huán)境因素、雞自身因素等多種因素綜合影響的變量,有著非線性的特點[3-4]。目前,對蛋雞產(chǎn)蛋率研究大多使用單一影響因素進行分析、回歸與建模,存在精度低、抗干擾能力差等缺點。近年來,隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展及對深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域不斷地探索和研究,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在語音識別[5]、圖像識別[6]、自然語言[7]、回歸預(yù)測等領(lǐng)域取得成功。相比于以概率統(tǒng)計學(xué)為理論基礎(chǔ)對時間序列進行分析的方法,深度學(xué)習(xí)具有高效的非線性計算的能力以及對原始數(shù)據(jù)特征提取能力等特點,利用深度學(xué)習(xí)建立的模型具有高效、高精度的特點。

    由于蛋雞產(chǎn)蛋率具有明顯的時間序列特征,通過對歷史數(shù)據(jù)的分析,可以在一定程度上對長期或短期的未來數(shù)據(jù)進行精確預(yù)測,進而實現(xiàn)養(yǎng)雞場利益最大化的同時給市場提供可預(yù)期的、穩(wěn)定的雞蛋供應(yīng),穩(wěn)定市場。長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)是一種改進的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在處理時序問題時有著明顯的優(yōu)勢。根據(jù)以上特點,本研究利用蛋雞產(chǎn)蛋率及5項影響因素構(gòu)建基于LSTM的蛋雞產(chǎn)蛋率預(yù)測模型。

    [WTHZ]1多層LSTM

    近年來,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)在處理具有時序特征的數(shù)據(jù)時有著較強的優(yōu)勢,所有RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都具有一種重復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu),從圖1可以看出,RNN的出現(xiàn)雖然解決了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法對時間序列建模的問題,但是存在長期依賴以及梯度消失的問題。LSTM是Hochreiter等提出的一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴展模型[8],從圖2可以看出,通過引入遺忘門、輸出門、輸入門使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上除了輸出[WTHX]h在隨時間的延長流動,細(xì)胞狀態(tài)C也隨時間的延長流動,Hochreiter等通過設(shè)計特殊的門結(jié)構(gòu)解決了RNN網(wǎng)絡(luò)中存在長期依賴的問題。圖2中分別為LSTM的遺忘門、輸入門及輸出門。

    如圖2所示,數(shù)據(jù)在LSTM結(jié)構(gòu)單元中的處理流程為:

    第1步,利用公式(1),即遺忘門[WTHX]ft丟棄不需要的信息:

    2基于多層LSTM的蛋雞產(chǎn)蛋率預(yù)測模型

    2.1數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理

    本試驗數(shù)據(jù)由浙江省金華市蘭溪禽盛蛋雞養(yǎng)殖場提供,記錄了2批共19666羽(每批次9833羽)海蘭褐蛋雞從開始產(chǎn)蛋直至蛋雞售出期間,蛋雞每天產(chǎn)蛋率以及各項影響產(chǎn)蛋率特征的數(shù)據(jù),根據(jù)張厚臣等研究,選擇最高舍溫、最低舍溫、飼料消耗、體質(zhì)量與日齡這5項特征來研究其與蛋雞產(chǎn)蛋率之間的關(guān)系[9-11],部分?jǐn)?shù)據(jù)見表1。

    試驗數(shù)據(jù)要先進行預(yù)處理,步驟如下:

    (1)由于蛋雞體質(zhì)量數(shù)據(jù)養(yǎng)殖場每周測量1次,本研究假設(shè)蛋雞每天勻速增長,以此來補全缺失數(shù)據(jù)。

    (2)利用公式(6)將補充完全的數(shù)據(jù)Min-Max歸一化至[0,1]區(qū)間。

    2.2多層LSTM產(chǎn)蛋率預(yù)測模型建立流程

    多層LSTM蛋雞產(chǎn)蛋率預(yù)測模型建立流程見圖3,其主要流程為:(1)收集需要的數(shù)據(jù)并按“2.1”節(jié)所述對其進行預(yù)處理;(2)搭建LSTM網(wǎng)絡(luò),選擇合適的模型參數(shù)并對其進行訓(xùn)練;(3)根據(jù)設(shè)置的均方誤差獲得需要的預(yù)測模型;(4)輸入測試數(shù)據(jù),獲得預(yù)測結(jié)果,檢驗?zāi)P偷木群涂煽啃浴?/p>

    2.3多層LSTM產(chǎn)蛋率預(yù)測模型

    2.3.2模型結(jié)構(gòu)及參數(shù)選擇建立合適的LSTM結(jié)構(gòu)并設(shè)置合適的參數(shù),對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中訓(xùn)練時間和精度起到關(guān)鍵性的作用。本研究建立的多層LSTM產(chǎn)蛋率預(yù)測模型結(jié)構(gòu)參數(shù)見表2。

    除表2所列結(jié)構(gòu)參數(shù)外,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中還須要設(shè)置以下重要參數(shù):(1)Timestep在本研究中設(shè)置為1,即每個預(yù)測結(jié)果只與當(dāng)天輸入的最低室溫、最高室溫、飼料消耗、體質(zhì)量、日齡5項特征相關(guān)聯(lián);(2)BatchSize在本研究中設(shè)置為15,表示1次訓(xùn)練的樣本數(shù)目為15個;(3)Optimizer在本研究中設(shè)置為Adam,表示使用Adam優(yōu)化器來更新步長。

    2.3.3評價指標(biāo)均方誤差(MSE)是用來評估回歸模型擬合精度的重要指標(biāo),在深度學(xué)習(xí)中常采用MSE作為損失函數(shù),本研究采用均方誤差作為多層LSTM預(yù)測模型的評價指標(biāo),為公式(6)。

    綜上所述,本研究通過堆疊LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層,選定合適的Timestep、BatchSize和Optimizer參數(shù),并且在最后一層使用全連接層(FC)得到預(yù)測結(jié)果,建立1個9層的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)蛋率預(yù)測模型。

    3預(yù)測結(jié)果與分析

    本研究基于python3.7編程環(huán)境,所使用的深度學(xué)習(xí)框架為Keras框架,選擇當(dāng)天的最高舍溫、最低舍溫、飼料消耗、體質(zhì)量、日齡5項特征作為LSTM的輸入數(shù)據(jù),產(chǎn)蛋率作為輸出數(shù)據(jù),對當(dāng)天蛋雞產(chǎn)蛋率進行預(yù)測,得到的回歸模型預(yù)測曲線見圖4,訓(xùn)練時每1次MSE見圖5,預(yù)測時每1次MSE見圖6。

    從圖5和圖6可見,模型迭代500次左右時基本收斂,迭代2700~3000次時,均方誤差保持不變,表示模型已經(jīng)完全收斂。

    從圖7可見,單層LSTM模型預(yù)測曲線在0~50d的擬合過程中存在較大的誤差,在150~200d內(nèi)同樣有一定的波動。傳統(tǒng)的SVM模型預(yù)測曲線自始至終都有較大的波動,與實際產(chǎn)蛋率曲線差別較大。而多層LSTM模型預(yù)測效果較好,預(yù)測曲線和實際曲線擬合度較好。在預(yù)測初期,在0~150d內(nèi)波動較小,在150~200d內(nèi)波動稍大,產(chǎn)蛋率在90%~100%區(qū)間內(nèi)擬合曲線與實際曲線略有波動,在大致趨勢上與實際曲線相似。利用SVM、單層LSTM和多層LSTM的預(yù)測均方誤差(MSE)見表3。

    從表3可以看出,本研究建立的基于多參數(shù)的多層LSTM蛋雞產(chǎn)蛋率預(yù)測模型的MSE為0.2568×10-3,與傳統(tǒng)的SVM模型相比,降低3.5432×10-3,與單層LSTM比,降低3.2204×10-3。結(jié)果表明,利用本研究提出方法建立的模型精度更高,能更好地預(yù)測雞蛋產(chǎn)量。

    4總結(jié)

    雞蛋產(chǎn)量作為一個復(fù)雜、非線性系統(tǒng),以往的研究中常常采用數(shù)學(xué)函數(shù)關(guān)系來進行描述,使得到的模型存在精度不高的缺陷。由于產(chǎn)蛋率與時間存在明顯的相關(guān)關(guān)系,本研究借助LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對時序問題有良好的適應(yīng)性特點,以影響蛋雞產(chǎn)蛋率的最低室溫、最高室溫、飼料消耗、體質(zhì)量、日齡5項影響因素為輸入特征,產(chǎn)蛋率為輸出特征,建立預(yù)測模型,測試均方誤差到達2.568×10-4,預(yù)測結(jié)果與蛋雞產(chǎn)蛋情況基本相符,為更好地預(yù)測蛋雞產(chǎn)蛋率提供了參考。

    參考文獻:

    [1]劉瑩瑩,鐘南.基于圖像處理的雞蛋新鮮度預(yù)測模型研究[J].食品與機械,2017,33(12):103-109.

    [2]朱寧,秦富.蛋雞產(chǎn)業(yè)發(fā)展的國際趨勢及中國展望[J].中國家禽,2016,38(20):1-5.

    [3]李飛,蔣敏蘭.基于支持向量機回歸的蛋雞產(chǎn)蛋率預(yù)測模型[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2019,47(13):249-252.

    [4]李飛,蔣敏蘭.基于極限學(xué)習(xí)機的蛋雞產(chǎn)蛋性能預(yù)測[J].中國家禽,2019,41(2):62-64.

    [5]GravesA,Abdel-RahmanM,HintonG.Speechrecognitionwithdeeprecurrentneuralnetworks[C].IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing,2013.

    [6]KrizhevskyA,SutskeverI,HintonGE.Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks[C].AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2012.

    [7]YoungT,HazarikaD,PoriaS,etal.Recenttrendsindeeplearningbasednaturallanguageprocessing[J].IEEEComputationalIntelligenceMagazine,2018,13(3):55-75.

    [8]HochreiterS,SchmidhuberJ.Longshort-termmemory[J].NeuralComputation,1997,9(8):1735-1780.

    [9]張厚臣.冬季蛋雞產(chǎn)蛋率與環(huán)境因子的統(tǒng)計學(xué)分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2007,35(15):4532-4533.

    [10]朱建國.生物飼料對蛋雞生產(chǎn)性能影響的觀察[J].中國畜禽種業(yè),2019,15(9):169-170.

    [11]王海濤.蛋雞產(chǎn)蛋率影響因素及提高措施[J].畜禽業(yè),2019,30(4):31.

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