[发明专利]一种渔场饲料投喂方法及系统

说明书

本发明公开一种渔场饲料投喂方法，所述渔场饲料投喂方法包括：获取渔场的环境数据、鱼类数据以及投喂数据；基于所述渔场的环境数据、所述鱼类数据以及所述投喂数据训练得到目标神经网络模型；通过所述目标神经网络模型得到预设时间内所需的投喂数据；以及根据所需的投喂数据向所述渔场投喂饲料。本发明所述渔场饲料投喂方法及系统使得饲料投喂更加精准，同时还可以降低人工投喂的强度与成本。

技术领域

本发明涉及水产养殖技术领域，尤其涉及一种渔场饲料投喂方法及系统。

背景技术

目前，水产养殖的饲料通常采用人工投喂或者投喂机的方式进行投喂。人工投喂时，饲养人员根据饲养经验能够在一定程度上控制渔场内饲料的残余量，但是存在投喂强度高、成本大的问题。采用投喂机进行饲料投喂虽然能够在一定程度解决上述问题，但是投喂精准度一般不高，容易产生投喂过量或投喂不足的问题。

发明内容

针对上述问题，有必要提供一种渔场饲料投喂方法及系统，可以使得饲料投喂更加精准，同时还可以降低人工投喂的强度与成本。

本发明一方面提供一种渔场饲料投喂方法，所述渔场饲料投喂方法包括：

获取渔场的环境数据、鱼类数据以及投喂数据；

基于所述渔场的环境数据、所述鱼类数据以及所述投喂数据训练得到目标神经网络模型；

通过所述目标神经网络模型得到预设时间内所需的投喂数据；以及

根据所需的投喂数据向所述渔场投喂饲料。

可选的，所述环境数据包括第一数据及第二数据，所述第一数据包括所述渔场对应的空域内的光线辐射强度、气温、湿度以及风速中至少一项，所述第二数据包括所述渔场的水域内的水温、盐度、流速、PH值以及溶氧量中至少一项。

可选的，所述鱼类数据包括数量、种类、大小以及健康状况中至少一项。

可选的，所述投喂数据包括投喂饲料量、时间及位置中至少一项。

可选的，所述基于所述渔场的环境数据、所述鱼类数据以及所述投喂数据训练得到目标神经网络模型包括：

a.选择数据样本，所述数据样本包括所述环境数据、所述鱼类数据以及所述投喂数据；

b.确定所述神经网络拓扑结构，所述神经网络包括输入层、隐含层及输出层；

c.建立数据模型，所述环境数据及所述鱼类数据为输入数据，所述投喂数据为输出数据，根据公式：确定隐含层节点数目，其中，n为隐含层节点数目，l为输入层节点数，m为输出层节点数，a为常数，取值范围为[1-10]；以及

d.网络分析：

①初始化，确定所述神经网络的初始权值w_ij、w_jk和阈值θ_j、γ_k，随机给各个权值阈值赋予[-1,1]内的随机值，对输入输出向量进行归一化处理，其公式如下：

式中，x_i、分别为归一化前后的值，x_max为样本序列中最大的数，x_min为样本序列中最小的数；

②利用训练样本输入向量、权值w_ij和阈值θ_j计算隐含层各单位输出，

式中，b_j为隐含层j单位输出，f()为隐含层传递函数，l为输入层节点数，xi为输入层样本；