安徽农业科学

2009, v.37;No.v.37(23) 11316-11317+11329

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基于BP神经网络的猪舍有害气体定量检测模型研究
Quantitative Detection Model of Pernicious Gases in Pig House Based on BP Neural Network

俞守华;张洁芳;区晶莹;

摘要(Abstract):

为寻找适合猪舍混合有害气体浓度识别的神经网络模型,建立了基于误差反向传播(BP)神经网络的猪舍有害气体定量检测模型,分别使用trainbr函数、traingdm函数及trainlm函数训练该神经网络,对有害氨气和硫化氢组成的混合气体浓度进行识别,并利用MATLAB软件的神经网络工具箱进行仿真。结果表明,采用trainbr函数训练的网络对该混合气体的平均识别精度高,速度较快,对噪声不敏感,适合猪舍有害气体的浓度识别。这为猪舍有害气体智能化监控提供了参考依据。

关键词(KeyWords): BP神经网络;猪舍;气体定量检测

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 广东省科技计划攻关项目(2007A020300010-7);; 华南农业大学校长基金(2007X024)

作者(Author): 俞守华;张洁芳;区晶莹;

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