[发明专利]一种基于大数据的养牛方法

说明书

本发明提供一种基于大数据的养牛方法，包括采集牛舍温度数据、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神经网络并进行训练，统计理想产奶量和理想回报率。养殖下一批次奶牛养殖时，将牛舍温度数据、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数据，得到每日每只奶牛的平均饮水量、每日每只奶牛的平均吃食量。本发明可以不断优化神经网络模型，从而不断地优化喂食量和喂水量，不断降低养殖成本。

技术领域

本发明涉及畜牧领域，特别是涉及一种基于大数据的养牛方法。

背景技术

牛奶是最有营养的食品，其所含的营养元素主要有5种：蛋白质、脂肪、碳水化合物、矿物质和维生素。我国是一个养牛大国，也是牛奶消费大国，但是对于养牛业来说，目前养殖生牛采用的主要是圈养和散养两种方式，管理较为粗放，并且大多所喂食的方法多数采用干料或湿料养殖，同时，我国大力提倡母乳喂养婴儿，但母乳喂养率仍不尽如人意，还有相当数量的婴儿是靠牛奶或交叉使用母乳、牛奶而长大的，使得人们对于牛奶制品需求量不断增加，奶牛养殖的规模也不断扩大。但从消费端来看，影响人们购买牛奶制品的一个因素是其价格较高。对于大多数普通家庭来说，婴幼儿所用的奶粉等牛奶制品价格较高。如何从养殖端，降低牛奶生产成本，进而从源头处降低牛奶制品的价格是一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于大数据的养牛方法，以解决上述现有技术存在的问题，能够在一定程度上解决规模养殖时牛奶生产的成本问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种基于大数据的养牛方法，内容如下：

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；