[发明专利]一种基于大数据的养牛方法

权利要求书

1.一种基于大数据的养牛方法，其特征在于，包括如下内容：

S1.记录当前批次养殖的奶牛的品种和数量，在每个奶牛的腿部绑定运动量采集装置，采集奶牛每日的运动量，然后计算日平均运动量，同时在牛舍内设置音乐播放装置；

在产奶期，以每棚为单位，记录每棚牛舍内奶牛的日总产奶量、日总饮水量、日总吃食量；其中，日总产奶量为一个牛舍内所有奶牛24h的总产奶量，日总饮水量为一个牛舍内所有奶牛24h的总饮水量，日总吃食量为一个牛舍内所有奶牛24h的总吃食量；

控制并记录养殖牛舍内每日的温度和湿度信息；

S2.产奶期结束后，统计每棚牛舍内奶牛的总产奶量和回报率；其中，总产奶量为每棚牛舍内日总产奶量的总和，回报率为总产奶量与总吃食量的比值，总吃食量为每棚牛舍内日总吃食量的总和；

S3.将步S1和步骤S2采集和统计得到的数据存储为多个经验样本，每个经验样本记录其中一日的数据，包括每日每只奶牛的平均运动量、每日每只奶牛的平均产奶量、每日每只奶牛的平均饮水量、每日每只奶牛的平均吃食量、牛舍温度数据、牛舍湿度数据以及所统计的牛舍内奶牛的回报率；

随机选取多个经验样本，以牛舍温度数据、牛舍湿度数据、每日每只奶牛的平均运动量、每日每只奶牛的平均产奶量及所统计的牛舍内奶牛的回报率为输入层，以每日每只奶牛的平均饮水量、每日每只奶牛的平均吃食量为输出层，构建B-P神经网络；

S4.选取剩余的经验样本为训练样本，训练该神经网络直至收敛，得到该品种奶牛的训练完毕的B-P神经网络模型；

S5.从所有经验样本中选出最大的每日每只奶牛的平均产奶量和最大的回报率，并分别作为下一批次养殖时相同品种奶牛的理想日产奶量和理想回报率；

S6.在养殖下一批次奶牛时，选取与步骤S1中品种相同的奶牛进行养殖；在产奶期时，控制养殖牛舍内每日的温度和湿度，使温度和湿度分别位于上一批次奶牛养殖时的温度和湿度范围内，然后记录每日每只奶牛的平均运动量；

S7.将牛舍内当日的温度和湿度、每日每只奶牛的平均运动量、每日每只奶牛的理想产奶量、牛舍内奶牛的理想回报率输入该品种奶牛的B-P神经网络模型中，输出得到该牛舍内奶牛的推荐的每日每只奶总饮水量和每日总吃食量，然后计算牛舍内所有奶牛的每日总饮水量和每日总吃食量；

S8.按照步骤S7得到的牛舍内每日的总饮水量和总吃食量，对牛舍内的奶牛提供水和食物。