一種基于TMR技術的飼養優化方法及系統與流程

本發明涉及智能化數據分析的，特別涉及一種基于tmr技術的飼養優化方法及系統。

背景技術：

1、tmr技術是一種將粗料、精料、礦物質、維生素和其他添加劑充分混合，能夠提供充足營養滿足反芻動物需要的飼養技術。隨著飼養規模的擴大以及集約化的轉化，規模化的養殖形式，逐漸在城郊農村呈現快速擴散的現象。

2、但隨著規模化養殖范圍的擴大，飼養的強度、不同階段度營養物質的需求，以及飼料的配比問題逐漸顯現出來。針對不同階段的飼養需求，傳統的日糧配置工藝難以達到營養濃度的需求，尤其是微量元素以及維生素難以達到均勻一致，同時通過人工添加精飼料的方式使得這種誤差更為嚴重。

技術實現思路

1、發明目的：提出一種基于tmr技術的飼養優化方法及系統，以解決現有技術存在的上述問題。基于tmr技術將粗飼料切短后再與精料混合，有效增加了被飼養對象的進食量；另外，構建生長預測模型，通過階段性對被飼養對象生長情況的分析，有效節省不必要的資源消耗。

2、技術方案：第一方面，提出了一種基于tmr技術的飼養優化方法，針對飼養過程中的飼養需求，構建生長預測模型，通過對飼養過程中被飼養對象的生長狀態預測，執行個性化的飼養方案，通過最大程度上的生長潛力挖掘，生成最貼合被飼養對象的飼養方案，從而減少不必要飼料的消耗，節約投喂成本，提高飼養過程中的經濟效益。該方法包括以下步驟：

3、步驟1、通過信息采集設備獲得被飼養對象的體征數據；

4、為了提高個性化飼養方案的生成，最大程度上的促進被飼養對象的生長，在每個被飼養對象的耳朵上配備射頻識別電子耳標，通過耳標實現對不同對象的身份識別。

5、步驟2、構建生長預測模型，并接收被飼養對象的體征數據；

6、其中，生長預測模型基于時序網絡進行構建，構建模型的基礎單元中添加輸入門、輸出門和遺忘門三個結構，同時添加同一種激活函數，將數據數值控制在0與1之間。輸入門用于為寫入做準備，控制輸出數據與當前計算的狀態更新到記憶單元的程度，決定當前時刻網絡的輸入有多少保存到單元狀態。輸出門用于數據讀取，控制輸入數據和當前輸出到當前記憶單元的程度，通過tanh函數以及按位乘操作將細胞狀態信號傳輸到輸出端。遺忘門用于提供復位操作。

7、步驟3、根據接收到的特征數據，利用生長預測模型對被飼養對象的生成情況進行預測；

8、步驟4、根據預測結果生成個性化的飼養方案；

9、步驟5、當被飼養對象經過投喂器時，執行相對應的飼養方案。

10、在第一方面的一些可實現方式中，在讀取被飼養對象的體征數據，執行生成情況進行預測之前，還包括對體征數據執行歸一化操作，將不同的數據歸一化為同一個量綱；

11、其中，歸一化的表達式為：

12、δ＝h-l

13、

14、式中，h表示體征數據在特征維度中的最大值；l表示體征數據在特征維度中的最小值；x表示讀取到的原始數據；x′表示歸一化后的數據。

15、利用生長預測模型對被飼養對象的生成情況進行預測的過程中，將預測過程劃分成單獨預測和同步預測，隨后通過比對分析兩種預測過程不同預測結果的精準度，選用更貼合實際應用功能的預測方式。

16、通過精度指標評價的方式確定選用的預測方式，其中精度指標評價的表達式為：

17、

18、式中，n表示預測的數據數量；at表示第t和預測數據的真實值；ft表示第t個預測數據的預測值。

19、生成個性化飼養方案的過程包括以下步驟：

20、步驟4.1、基于歷史數據獲得飼料中能影響被飼養對象生長過程的影響因子；

21、步驟4.2、構建飼養模型；

22、步驟4.3、通過迭代方式訓練飼養模型；

23、步驟4.4、讀取每一次迭代的過程中產生弱分類器；

24、步驟4.5、根據弱分類器獲得當前對應的殘差值；

25、步驟4.6、將獲得的所有殘差值相加，獲得最終的飼養量。

26、在執行迭代的過程中，采用梯度下降利用損失函數的負梯度作為當前模型的值，并利用殘差擬合成一個回歸值。

27、第二方面，提出一種基于tmr技術的飼養優化系統，用于實現一種基于tmr技術的飼養優化方法，該系統包括以下模塊：信息采集模塊、模型構建模塊、數據分析模塊、方案制定模塊和執行模塊。

28、其中，在實現基于tmr技術的飼養優化方法時，信息采集設備用于采集被飼養對象的體征數據；模型構建模塊用于根據實際應用需求構建生長預測模型；數據分析模塊用于對信息采集模塊采集到的體征數據進行處理，并利用模型構建模塊構建的生長預測模型執行被飼養對象生長情況的預測；方案制定模塊用于根據數據分析模塊的分析結果，生成飼養方案；執行模塊用于執行方案生成模塊生成的飼養方案。

29、第三方面，提供了一種基于tmr技術的飼養優化設備，該設備包括：處理器，以及存儲有計算機程序指令的存儲器；所述處理器讀取并執行計算機程序指令時實現第一方面或第一方面的一些可實現方式中的基于tmr技術的飼養優化方法。

30、第四方面，提供了一種計算機存儲介質，計算機存儲介質上存儲有計算機程序指令，計算機程序指令被處理器執行時實現第一方面或第一方面的一些可實現方式中的基于tmr技術的飼養優化方法。

31、有益效果：本發明提出了一種基于tmr技術的飼養優化方法及系統，基于tmr技術將粗飼料切短后再與精料混合，在物理空間上實現了互補，有效增加了被飼養對象的進食量；同時充分混合的飼料能夠有效減少被飼養對象出現挑食的現象，從而實現最低成本的飼料配方。另外，構建生長預測模型，通過階段性對被飼養對象生長情況的分析，是制定不同階段的飼養方案，進而有效節省不必要的資源消耗，同時，階段性的飼養方案優化更新，能夠更貼合被飼養對象在不同階段對營養的需求。

技術特征：

1.一種基于tmr技術的飼養優化方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的一種基于tmr技術的飼養優化方法，其特征在于，在讀取被飼養對象的體征數據，執行生成情況進行預測之前，還包括對體征數據執行歸一化操作，將不同的數據歸一化為同一個量綱；

3.根據權利要求1所述的一種基于tmr技術的飼養優化方法，其特征在于，所述生長預測模型基于時序網絡進行構建，構建模型的基礎單元中添加輸入門、輸出門和遺忘門三個結構，同時添加同一種激活函數，將數據數值控制在0與1之間；

4.根據權利要求1所述的一種基于tmr技術的飼養優化方法，其特征在于，利用生長預測模型對被飼養對象的生成情況進行預測的過程中，將預測過程劃分成單獨預測和同步預測，隨后通過比對分析兩種預測過程不同預測結果的精準度，選用更貼合實際應用功能的預測方式。

5.根據權利要求4所述的一種基于tmr技術的飼養優化方法，其特征在于，通過精度指標評價的方式確定選用的預測方式，其中精度指標評價的表達式為：

6.根據權利要求1所述的一種基于tmr技術的飼養優化方法，其特征在于，生成個性化飼養方案的過程包括以下步驟：

7.根據權利要求6所述的一種基于tmr技術的飼養優化方法，其特征在于，在執行迭代的過程中，采用梯度下降利用損失函數的負梯度作為當前模型的值，并利用殘差擬合成一個回歸值。

8.一種基于tmr技術的飼養優化系統，用于實現如權利要求1-7任意一項所述的基于tmr技術的飼養優化方法，其特征在于，包括以下模塊：

9.一種基于tmr技術的飼養優化設備，其特征在于，所述設備包括：

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被處理器執行時實現如權利要求1-7任意一項所述的基于tmr技術的飼養優化方法。

技術總結
本發明提出了一種基于TMR技術的飼養優化方法及系統，屬于智能化數據分析的技術領域。其中方法包括以下步驟：步驟1、通過信息采集設備獲得被飼養對象的體征數據；步驟2、構建生長預測模型，并接收被飼養對象的體征數據；步驟3、根據接收到的特征數據，利用生長預測模型對被飼養對象的生成情況進行預測；步驟4、根據預測結果執行個性化的飼養方案；步驟5、當被飼養對象經過投喂器時，執行相對應的飼養方案。本發明基于TMR技術將粗飼料切短后再與精料混合，有效增加了被飼養對象的進食量；另外，構建生長預測模型，通過階段性對被飼養對象生長情況的分析，有效節省不必要的資源消耗。

技術研發人員：邵兵
受保護的技術使用者：南京豐頓科技股份有限公司
技術研發日：
技術公布日：2024/10/21