[发明专利]基于大数据的低成本养殖蛋鸡的方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据的低成本养殖蛋鸡的方法，包括：在产蛋期以每格鸡笼为单位，采集日总产蛋量、日总饮水量、日总吃食量；控制温度和湿度，记录鸡笼体积，蛋鸡只数，平均日龄；产蛋期结束后统计总产蛋量和回报率；选取经验样本，以鸡笼体积、平均日龄、蛋鸡只数、温度、湿度、产蛋量、回报率为输入层，以日总饮水量和日总吃食量为输出层，构建神经网络；选取训练样本训练该神经网络，得神经网络模型；统计理想产蛋量和理想回报率；养殖下一批次蛋鸡，将鸡笼体积，理想产蛋量，理想回报率，当日的温度、湿度、平均日龄、蛋鸡只数输入神经网络模型，得当日的总饮水量和日总吃食量；喂养蛋鸡。本发明具有减少喂食量低成本养殖的有益效果。

主权项

1.基于大数据的低成本养殖蛋鸡的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、记录当前养殖的批次的蛋鸡的品种；数据采集：在产蛋期，以每格鸡笼为单位，采集每格鸡笼内蛋鸡的日总产蛋量、日总饮水量、日总吃食量，其中，日总产蛋量为一个鸡笼内所有蛋鸡24h的总产蛋量，日总饮水量为一个鸡笼内所有蛋鸡24h的总饮水量，日总吃食量为一个鸡笼内所有蛋鸡24h的总吃食量；控制养殖大棚内的每日的温度和湿度，记录每格鸡笼体积，每日的每格鸡笼里养殖的活的蛋鸡只数，每日的每格鸡笼的蛋鸡的平均日龄；步骤二、产蛋期结束后，统计每格鸡笼内蛋鸡的总产蛋量和回报率，其中，总产蛋量为每格鸡笼的日总产蛋量的总和，回报率为总产蛋量与总吃食量的比值，总吃食量为每格鸡笼的日总吃食量的总和；步骤三、将步骤一和步骤二中采集和统计得到的数据储存为多个经验样本，每个经验样本记录其中一日的数据，每个经验样本包括鸡笼体积，其中一日的该格鸡笼内蛋鸡的平均日龄，该格鸡笼内和该日对应的蛋鸡只数，该日对应的温度和湿度，该格鸡笼对应的总产蛋量和回报率，该格鸡笼内蛋鸡该日的日总饮水量、日总吃食量，随机选取多个经验样本，以鸡笼体积、平均日龄、蛋鸡只数、温度、湿度、产蛋量、回报率为输入层，以日总饮水量和日总吃食量为输出层，构建神经网络；步骤四、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，得该品种蛋鸡的神经网络模型；步骤五、从所有经验样本中选出最大的产蛋量和最大的回报率，并分别作为下一养殖相同品种蛋鸡时的理想产蛋量和理想回报率；步骤六、在养殖下一批次蛋鸡时，选取与步骤一中品种相同的蛋鸡进行养殖；在产蛋期时，控制养殖大棚内的每日的温度和湿度，使温度和湿度分别位于上一批次蛋鸡养殖时的温度和湿度的范围内，采集每格鸡笼体积，统计当日每格鸡笼蛋鸡的平均日龄，当日的活的蛋鸡只数；将鸡笼体积、当日的温度和湿度、该格鸡笼蛋鸡当日的平均日龄、该格鸡笼当日的活的蛋鸡只数、理想产蛋量、理想回报率输入至该品种蛋鸡的神经网络模型，输出得到该格鸡笼推荐的当日的总饮水量和日总吃食量；步骤七、按照步骤六中得到的每格鸡笼的当日的日总饮水量和日总吃食量，对每格鸡笼一一对应进行喂食和喂水。