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基于优化的长短时记忆神经网络牧群采食量估测模型

文献类型： 中文期刊

作者： 孟云琪;宣传忠;张蒙秦;樊先涛;布库

作者机构：

关键词： 放牧羊;采食量估测;LSTM;遗传算法优化;轨迹数据

期刊名称：安徽农业大学学报

ISSN： 1672-352X

年卷期： 2022 年

页码：

收录情况： CSCD（2021-2022年度） ; ; 科技核心（2021版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： 为了能够较为精准的估测牧群的采食量信息，提出一种基于遗传算法（genetic algorithm, GA）和长短时记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）的牧群采食量估测模型。首先通过皮尔森系数法分析得出影响牧群的采食量的主要影响因子，以减少输入维度并解决信息冗余问题。在此基础上，构建基于LSTM神经网络算法的牧群采食量估测模型，并引入遗传算法来优化LSTM神经网络模型参数来增加模型的可靠性。最后，利用该模型对牧群采食量进行估测。试验结果表明：该采食量估测模型各评价指标平均绝对误差（mean absolute error,MAE）、平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）、以及均方根误差（root mean square error,RMSE）分别为2.982、9.85%和6.108。与单一的LSTM神经网络以及GRU神经网络模型相比，均优于其他模型；且该模型具有较好的估测性能和较强的泛化能力，能够为合理轮牧提供科学指导，对草地保护有一定的应用价值。

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