申请/专利权人:南京丰顿科技股份有限公司
申请日:2022-08-08
公开(公告)日:2022-11-29
公开(公告)号:CN115409153A
主分类号:G06N3/04
分类号:G06N3/04;G06N3/08
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2022.12.16#实质审查的生效;2022.11.29#公开
摘要:本发明公开了一种基于注意力LSTM的畜牧指标预测方法,包括以下步骤:采集牲畜在饲养过程中产生的各指标的历史数据;判断历史数据是否存在缺失值,将历史数据归类为第一完整数据集和缺失数据集;根据缺失数据集中缺失值占据的比例,将缺失数据集进行划分和预处理,得到第二完整数据集和修正数据集;利用数据相似度填充方法对修正数据集进行缺失值的填充,得到第三完整数据集;基于预先建立的LSTM注意力神经网络模型,将第一完整数据集、第二完整数据集和第三完整数据集输入所述模型中进行计算,输出各指标的预测结果。本发明解决了传统LSTM只能提取沿时间维度的序列信息,如体重等等特征,而饲料利用率等信息不能提取有效特征的问题,提高了预测精度。
主权项:1.一种基于注意力LSTM的畜牧指标预测方法,其特征在于,包括以下步骤:采集牲畜在饲养过程中产生的各指标的历史数据;判断所述历史数据是否存在缺失值,将所述历史数据归类为第一完整数据集和缺失数据集;根据缺失数据集中缺失值占据的比例,将缺失数据集进行划分和预处理,得到第二完整数据集和修正数据集;利用数据相似度填充方法对修正数据集进行缺失值的填充,得到第三完整数据集;基于预先建立的LSTM注意力神经网络模型,将第一完整数据集、第二完整数据集和第三完整数据集输入所述模型中进行计算,输出各指标的预测结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 南京丰顿科技股份有限公司 一种基于注意力LSTM的畜牧指标预测方法及预测系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。