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    基于深度學(xué)習(xí)的密閉式豬舍內(nèi)溫濕度預(yù)測模型

    2020-10-29 12:16:32謝秋菊蘇中濱
    關(guān)鍵詞:實(shí)測值溫濕度預(yù)測值

    謝秋菊 鄭 萍 包 軍 蘇中濱

    (1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)電氣與信息學(xué)院, 哈爾濱 150030;2.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部生豬養(yǎng)殖設(shè)施工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 哈爾濱 150030;3.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)動(dòng)物科學(xué)技術(shù)學(xué)院, 哈爾濱 150030)

    0 引言

    隨著商業(yè)利益和消費(fèi)需求的不斷增長,環(huán)境可控式的密閉豬舍養(yǎng)殖方式發(fā)展迅速。在密閉式豬舍的有限空間中環(huán)境品質(zhì)尤為重要,它是除遺傳基因之外制約養(yǎng)豬生產(chǎn)發(fā)展的關(guān)鍵因素[1]。在眾多因素中,溫度是維持豬體溫恒定、影響豬的健康水平和繁殖能力的重要外部環(huán)境因素之一,直接影響豬體的熱平衡[2]。豬體通過產(chǎn)熱和散熱平衡來維持恒定的體溫,進(jìn)行正常的生命活動(dòng)[3]。豬舍空氣濕度影響豬的體熱調(diào)節(jié),高溫高濕環(huán)境嚴(yán)重影響豬的日增質(zhì)量,同時(shí)造成細(xì)菌滋生,誘發(fā)疾病[4]。因此,營造適宜的舍內(nèi)熱濕環(huán)境可以有效地提高豬群的健康水平、繁殖能力,降低飼料消耗,提高生長效率。研究低延遲、精準(zhǔn)化的豬舍環(huán)境調(diào)控方法是實(shí)現(xiàn)豬舍內(nèi)環(huán)境精準(zhǔn)控制的關(guān)鍵。

    豬舍內(nèi)熱濕環(huán)境受豬舍建筑樣式、舍內(nèi)飼養(yǎng)豬的數(shù)量和質(zhì)量、通風(fēng)模式[5]、豬的活動(dòng)量、生產(chǎn)方式、舍外天氣情況等多種因素相互耦合的影響。國內(nèi)外許多學(xué)者針對畜禽舍內(nèi)溫濕度控制進(jìn)行了大量研究[6-17]。

    這些研究大多基于傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測豬舍中的環(huán)境狀況,并做出判斷,實(shí)現(xiàn)舍內(nèi)環(huán)境調(diào)控。傳感器只能對當(dāng)前舍內(nèi)環(huán)境狀況進(jìn)行監(jiān)測,無法提前對舍內(nèi)的環(huán)境因子變化趨勢作出預(yù)判,因而只依靠傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)來決定控制系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。然而,由于豬舍內(nèi)的熱濕環(huán)境隨著舍內(nèi)的氣流而逐漸變化,因此導(dǎo)致環(huán)境調(diào)控設(shè)備運(yùn)行后對環(huán)境調(diào)控達(dá)到預(yù)期效果會(huì)存在一定的滯后性,這種滯后性因受豬舍空間結(jié)構(gòu)、建筑樣式、舍內(nèi)通風(fēng)、加熱等控制設(shè)備運(yùn)行效率的影響而不同。試驗(yàn)測試表明,在開啟通風(fēng)或加熱等設(shè)備20 min后舍內(nèi)熱濕環(huán)境可以得到明顯改善。因此,需要對豬舍內(nèi)環(huán)境因子變化提前作出預(yù)測,從而提前決定環(huán)境控制設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),實(shí)現(xiàn)舍內(nèi)環(huán)境優(yōu)化控制、降低控制效果的滯后。目前,隨著傳感器及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,豬舍環(huán)境監(jiān)測的數(shù)據(jù)量不斷增加,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測方法,如線性[18]和非線性的方法[19-20]、CFD方法[8-9]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[21-23]等,已經(jīng)無法實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量的輸入時(shí)序序列數(shù)據(jù)的精確預(yù)測。

    豬舍內(nèi)溫濕度監(jiān)測數(shù)據(jù)是由豬舍環(huán)境監(jiān)測傳感器在一定時(shí)間間隔內(nèi)獲取的大量時(shí)序數(shù)據(jù)。長短時(shí)記憶(Long short-term memory,LSTM)網(wǎng)絡(luò)是由GERS等[24]提出的深度學(xué)習(xí)的典型代表方法之一。LSTM 通過對時(shí)序數(shù)據(jù)歷史特征的提取實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)未來變化的預(yù)測,它適合于多個(gè)領(lǐng)域時(shí)序數(shù)據(jù)處理及預(yù)測應(yīng)用[25-28]。然而,根據(jù)傳感器監(jiān)測獲取的大量豬舍內(nèi)溫濕度時(shí)序數(shù)據(jù),應(yīng)用LSTM預(yù)測模型的研究尚未見報(bào)道。

    本文基于深度學(xué)習(xí)方法,結(jié)合傳感器監(jiān)測的大量時(shí)序序列歷史數(shù)據(jù),綜合考慮各環(huán)境因素對豬舍內(nèi)溫濕度變化的影響,建立具有多層結(jié)構(gòu)的長短時(shí)記憶LSTM網(wǎng)絡(luò)的溫濕度變化預(yù)測模型,以實(shí)現(xiàn)當(dāng)前時(shí)間豬舍內(nèi)溫濕度的變化預(yù)測。

    1 影響因素相關(guān)性分析

    密閉豬舍是一個(gè)由磚、保溫板等為圍護(hù)結(jié)構(gòu)的封閉空間。豬舍內(nèi)環(huán)境溫濕度變化受豬舍建筑樣式、圍護(hù)結(jié)構(gòu),舍內(nèi)飼養(yǎng)豬的數(shù)量和質(zhì)量,舍內(nèi)加熱及通風(fēng)系統(tǒng),舍外天氣狀況等的影響。建立豬舍內(nèi)溫濕度變化預(yù)測需要對影響因素進(jìn)行分析,確定影響因素,為建立優(yōu)化的預(yù)測模型奠定基礎(chǔ)。本文在實(shí)際監(jiān)測的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,考慮除建筑樣式和圍護(hù)結(jié)構(gòu)相關(guān)的影響因素,利用皮爾遜(Pearson) 相關(guān)分析方法 (P<0.05),確定豬舍內(nèi)溫濕度變化的相關(guān)影響因素,如表1所示。

    表1 影響因素相關(guān)性系數(shù)Tab.1 Correlations coefficients between factors

    從表1可以看出,豬舍內(nèi)溫度(Pig living space temperature, PLS T)與豬舍外溫度(Outdoor temperature, Out T)、糞坑溫度(Pit temperature, Pit T)和豬的活動(dòng)量(Activity, Act)呈現(xiàn)較大的正相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)分別為0.489、0.518和0.395;同時(shí),豬舍內(nèi)溫度與豬舍外相對濕度(Pig living space relative humidity, PLS RH)和豬的總質(zhì)量(Weight, Wt)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)分別為-0.315和-0.436。因此表明,豬舍內(nèi)溫度受豬舍外溫度、舍內(nèi)豬的總質(zhì)量、糞坑溫度、舍外相對濕度影響較大;此外,豬舍內(nèi)溫度與豬舍內(nèi)相對濕度和通風(fēng)量(Ventilation, Vent)也具有一定的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)分別為0.284和0.147。

    豬舍內(nèi)相對濕度與豬的活動(dòng)量呈現(xiàn)正相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)為0.378,表明當(dāng)豬由于進(jìn)食或排泄等的活動(dòng)量增大時(shí)可導(dǎo)致舍內(nèi)相對濕度增大;同時(shí),豬舍內(nèi)相對濕度與豬舍內(nèi)溫度和糞坑溫度呈現(xiàn)正相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)分別為0.284和0.293;與豬的總質(zhì)量和豬舍外相對濕度(Outdoor relative humidity, Out RH)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)分別為-0.253和-0.178。

    因此,本文選取豬舍內(nèi)相對濕度、豬舍外相對濕度、豬舍外溫度、豬的活動(dòng)量、豬的總質(zhì)量、通風(fēng)率、糞坑溫度作為豬舍內(nèi)溫度預(yù)測的外部影響因素;選取豬舍內(nèi)溫度、豬舍外溫度、豬舍外相對濕度、豬的活動(dòng)量、豬的總質(zhì)量、通風(fēng)率、糞坑溫度作為豬舍內(nèi)相對濕度預(yù)測的外部影響因素。

    2 基于LSTM的豬舍內(nèi)溫濕度預(yù)測模型

    2.1 模型結(jié)構(gòu)

    預(yù)測模型由時(shí)序數(shù)據(jù)輸入層、隱含層和輸出層組成。模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 LSTM預(yù)測模型結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of LSTM prediction model

    輸入層負(fù)責(zé)接收采集到的豬舍內(nèi)溫度、相對濕度歷史數(shù)據(jù),舍外溫度、相對濕度,糞坑溫度,通風(fēng)率,豬的活動(dòng)量及總質(zhì)量數(shù)據(jù),并且將其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理公式為

    (1)

    式中z′i——標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)

    zi——輸入的時(shí)序數(shù)據(jù)

    n——時(shí)序序列數(shù)據(jù)的長度

    標(biāo)準(zhǔn)化后的豬舍內(nèi)溫度和相對濕度歷史數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成時(shí)序序列x1和x2。豬舍內(nèi)溫度和相對濕度的外部影響因素被標(biāo)準(zhǔn)化處理后參與完全連接層的運(yùn)算。輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)量為2t,t為豬舍內(nèi)溫度和相對濕度歷史時(shí)序序列長度。

    隱含層包含LSTM、完全連接和回歸3個(gè)子層。LSTM子層負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)時(shí)間序列數(shù)據(jù)每步之間的長期依賴關(guān)系,以執(zhí)行有助于改善長序列梯度流的交互。LSTM子層由元胞狀態(tài)c、隱含狀態(tài)h、輸入門i、遺忘門f、候選門g和輸出門o組成,如圖2所示[29-30]。

    圖2 LSTM子層組成結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Consist structure diagram of LSTM sublayer

    元胞狀態(tài)c包含從前一步學(xué)習(xí)來的信息,并且在每一步的學(xué)習(xí)中,LSTM子層將從元胞狀態(tài)c中加入或刪除信息。每一步的隱含狀態(tài)h都包含上步LSTM層的輸出信息。為了使信息能夠更好地更新,LSTM層增加了輸入門i、遺忘門f、元胞候選門g和輸出門o。輸入門i決定元胞的更新程度,遺忘門f決定元胞狀態(tài)的重置水平,候選門g負(fù)責(zé)向元胞中加入一些新的信息,輸出門o決定將有多少元胞信息加入隱含狀態(tài)。

    每一步元胞狀態(tài)和隱含狀態(tài)計(jì)算式為

    ct=ft°ct-1+it°gt

    (2)

    ht=ot°σ(ct)

    (3)

    式中 °——向量元素相乘符號(hào)

    it、ft、gt、ot——輸入門、遺忘門、候選門、輸出門

    σ——狀態(tài)激活函數(shù)

    在每一個(gè)時(shí)間步t中, 輸入門it、遺忘門ft、輸出門ot和候選門gt可描述為

    it=σg(wixt+Riht-1+bi)

    (4)

    ft=σg(wfxt+Rfht-1+bf)

    (5)

    gt=σc(wgxt+Rght-1+bg)

    (6)

    ot=σg(woxt+Roht-1+bo)

    (7)

    式中σc——狀態(tài)激活函數(shù),采用雙曲正切函數(shù)tanh來計(jì)算狀態(tài)激活函數(shù)

    σg——門狀態(tài)函數(shù)

    激活函數(shù)由公式σ(x)=(1+e-x)-1計(jì)算得到;LSTM層中的權(quán)重是由具有可學(xué)習(xí)性的輸入矩陣W、回歸權(quán)重矩陣R以及每個(gè)分量偏差矩陣b組成。這些矩陣表示為

    完全連接子層中的所有節(jié)點(diǎn)都與LSTM子層中的節(jié)點(diǎn)以及外部影響數(shù)據(jù)相連接,以獲得上一層和外部影響因素對輸入變量x1和x2學(xué)習(xí)所得的所有特征。完全連接層的每一步都是獨(dú)立執(zhí)行的,輸入變量與權(quán)重矩陣W相乘后,再加上偏置矩陣向量b。此層輸出變量數(shù)目等于輸入變量的數(shù)目2,即溫度和相對濕度2個(gè)輸入變量。

    回歸子層與完全連接子層相連,用于計(jì)算序列到序列網(wǎng)絡(luò)的均方根誤差損失(Half-mean-squared-error loss)。每步的未歸一化的損失預(yù)測響應(yīng)計(jì)算式為

    (8)

    式中L——計(jì)算序列到序列網(wǎng)絡(luò)的均方根誤差損失

    S——序列的長度

    tkj、ykj——第k步的序列值、網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值

    當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí),觀察值的平均損失由小批量網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)計(jì)算而得。

    輸出層將隱含層輸出量O1和O2反歸一化處理成預(yù)測值豬舍內(nèi)溫度y1和豬舍內(nèi)相對濕度y2,反標(biāo)準(zhǔn)化公式采用式(1)對觀察值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理時(shí)的變換所得。

    2.2 模型評價(jià)

    本文通過統(tǒng)計(jì)分析方法中的決定系數(shù)R2、均方根誤差eRMSE和平均絕對誤差百分比eMAPE來評價(jià)LSTM預(yù)測模型的性能。

    2.3 模型參數(shù)設(shè)置

    在LSTM子層中,初始網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置為:隱含層神經(jīng)元數(shù)為200,狀態(tài)激活函數(shù)為雙曲正切函數(shù)tanh,門激活函數(shù)為sigmod,采用自適應(yīng)矩估計(jì)Adam優(yōu)化器進(jìn)行訓(xùn)練,最大步數(shù)設(shè)置為250,初始學(xué)習(xí)速率為0.005,時(shí)間間隔(Time lag)為1。

    為了獲得最優(yōu)的LSTM預(yù)測模型,需要對預(yù)測模型中的LSTM子層和完全連接層中的神經(jīng)元數(shù)、網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率2個(gè)主要參數(shù)進(jìn)行對比及組合優(yōu)化。設(shè)LSTM子層和完全連接層中的神經(jīng)元個(gè)數(shù)取值集合為{200,400,800,1 200,1 600,2 000},網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率取值集合為{0.001, 0.003, 0.005, 0.008, 0.010}。

    2.4 模型數(shù)據(jù)集選取

    時(shí)序序列數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練LSTM模型自學(xué)習(xí)及調(diào)整連接參數(shù)等,驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對模型相關(guān)性能參數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證。本文中所用數(shù)據(jù)集包含從2015年8月28日至9月30日(代表夏季數(shù)據(jù)集)和2015年12月24日至2016年1月13日(代表冬季數(shù)據(jù)集)共計(jì)1 320組監(jiān)測數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)分成4個(gè)數(shù)據(jù)集,在夏季數(shù)據(jù)集中前94%的監(jiān)測數(shù)據(jù)(從2015年8月28日至9月28日)用作模型訓(xùn)練,剩余6%的監(jiān)測數(shù)據(jù)(從2015年9月29日至30日)用于模型驗(yàn)證;在冬季數(shù)據(jù)集中前90.4%的監(jiān)測數(shù)據(jù)(從2015年12月24日至2016年1月11日)用于模型訓(xùn)練,剩余9.6%的監(jiān)測數(shù)據(jù)(從2016年1月12日至13日)用于模型驗(yàn)證。

    本文使用Matlab對LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練及驗(yàn)證。在LSTM模型中共用到8個(gè)變量,分別作為輸入變量和外部影響變量進(jìn)行模型特征提取,實(shí)現(xiàn)下一時(shí)刻豬舍內(nèi)溫度和相對濕度的預(yù)測。其中,豬舍內(nèi)溫度、相對濕度歷史數(shù)據(jù)作為模型的輸入變量;豬舍內(nèi)相對濕度、豬舍外溫度、豬舍外相對濕度、豬舍糞坑溫度、舍內(nèi)通風(fēng)率、豬的活動(dòng)量、豬的總質(zhì)量作為豬舍內(nèi)溫度預(yù)測的外部影響變量;豬舍內(nèi)溫度、豬舍外相對溫度、豬舍外濕度、豬舍糞坑溫度、舍內(nèi)通風(fēng)率、豬的活動(dòng)量、豬的總質(zhì)量作為豬舍內(nèi)相對濕度預(yù)測的外部影響變量。

    3 預(yù)測結(jié)果實(shí)例驗(yàn)證

    3.1 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)監(jiān)測

    本文LSTM預(yù)測模型中用到的訓(xùn)練及驗(yàn)證數(shù)據(jù)來源于普渡大學(xué)動(dòng)物研究教育中心豬舍[31]開展的研究項(xiàng)目(the USDA National Institute of Food and Agriculture Hatch project)。該豬舍位于美國印第安那州西拉法葉市,地處大陸性濕潤氣候,冬季寒冷,1月氣溫最低,平均溫度為-7.2℃,相對濕度為69%;夏季炎熱,7月溫度最高,平均溫度為29.4℃,平均相對濕度為71%。

    該豬舍為密閉式機(jī)械通風(fēng)、鋼木混結(jié)構(gòu)。豬舍共有12個(gè)南北朝向的小間,舍外新鮮空氣通過豬舍東西兩側(cè)進(jìn)風(fēng)口送入舍內(nèi),然后通過棚頂和過道入口送入各個(gè)小間。單個(gè)小間尺寸為11 m×6.1 m×2.7 m(長×寬×高),內(nèi)部建有雙列鋼質(zhì)圍欄,中間為過道,每列有6個(gè)豬欄,可以容納60頭育肥豬。小間內(nèi)是水泥漏縫地板,地板下方有1.8 m深的儲(chǔ)糞池。豬舍外部實(shí)景及結(jié)構(gòu)如圖3所示[32]。

    圖3 豬舍外部實(shí)景和結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Photo and structure diagram of pig building

    每個(gè)小間分別安裝有天然氣加熱器(Guardian 60型,L.B. White Co.,美國)和2個(gè)直徑分別為356 mm(V4E35型,Multifan,美國)和508 mm(V4E50型, Multifan,美國)的墻上恒速風(fēng)機(jī),用于舍內(nèi)加熱和通風(fēng)。舍內(nèi)溫度和糞坑溫度數(shù)據(jù)分別通過安裝在距離豬舍地面1.5 m和儲(chǔ)糞池的排風(fēng)口處的T型熱電耦監(jiān)測得到。豬舍內(nèi)相對濕度通過安裝在豬欄中間距離地面1.5 m處的相對濕度傳感器(HX92BC型,Omega,美國)測量得到。小間內(nèi)墻上風(fēng)機(jī)所受壓力通過氣壓測量儀(260型,Setra Systems,Inc.,美國)測得。

    豬舍的通風(fēng)率包括舍內(nèi)墻上風(fēng)機(jī)的通風(fēng)率和糞坑風(fēng)機(jī)通風(fēng)率。在豬舍下方的儲(chǔ)糞池外墻上部安裝有2個(gè)直徑為250 mm的變速風(fēng)機(jī)(P4E30型,Multifan,美國),為每間豬舍提供最小量通風(fēng),糞池風(fēng)機(jī)的通風(fēng)率由風(fēng)速儀直接測量得到[32];墻上風(fēng)機(jī)的通風(fēng)率通過持續(xù)測量墻上風(fēng)機(jī)的運(yùn)行時(shí)間、小間內(nèi)靜壓力以及后期風(fēng)機(jī)測量模型[33]間接計(jì)算得到。

    在每個(gè)小間墻上安裝有紅外活動(dòng)量傳感器(Visonic SRN 2000 Detector型,Visonic Inc.,美國)將探測到的紅外光線信號(hào)轉(zhuǎn)換成電壓信號(hào),用于豬的活動(dòng)量(以電壓度量)監(jiān)測[34]。

    每個(gè)小間中豬的數(shù)量是由人工每個(gè)星期進(jìn)行計(jì)數(shù)得到。豬的質(zhì)量由豬的初始質(zhì)量和生長模型計(jì)算而得到,豬的生長模型曲線表示為

    W0~29=0.008 592 3D2+0.107 91D+5.35

    (9)

    W30~150=0.002 339 7D2+0.562 14D-3.31

    (10)

    式中W0~29、W30~150——入欄0~29 d和30~150 d的豬質(zhì)量

    D——入欄的時(shí)間,d

    由生長曲線計(jì)算得到的豬的質(zhì)量與實(shí)際質(zhì)量的擬合度為0.999 8,說明由生長模型計(jì)算得到的豬的質(zhì)量完全可以反映豬的質(zhì)量變化情況。這些數(shù)據(jù)根據(jù)需要,插值處理成時(shí)間間隔為1 h的數(shù)據(jù)。

    豬舍外部溫度與相對濕度等天氣數(shù)據(jù)來源于距離豬舍5 km的普渡大學(xué)園藝研究與教育中心,以及安裝在距離豬舍南側(cè)70 m的Davis 6152 Wireless Vantage Pro2型氣象站(Davis Instruments,美國)監(jiān)測得到。

    根據(jù)豬舍所處地理位置、氣候特點(diǎn)以及監(jiān)測數(shù)據(jù)的完整性等,本文分別選取2個(gè)朝南向的小間2和小間4,從2015年8月28日至9月30日和2015年12月24日至2016年1月13日2個(gè)階段的采集間隔為1 min的舍內(nèi)、外環(huán)境數(shù)據(jù),將這些數(shù)據(jù)處理為時(shí)間間隔為1 h的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練與驗(yàn)證,實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)變化,如表2和圖4所示。

    表2 實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)變化范圍Tab.2 Variations of collected data

    圖4 豬舍內(nèi)外環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)Fig.4 Indoor and outdoor environmental data of pig building

    3.2 模型參數(shù)性能對比及選取

    3.2.1不同學(xué)習(xí)速率

    從不同網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率取值集合{0.001,0.003,0.005,0.008,0.010}中對模型進(jìn)行測試,以得到高時(shí)效、訓(xùn)練損失較小的優(yōu)化模型。不同學(xué)習(xí)速率下網(wǎng)絡(luò)損失如表3所示,當(dāng)學(xué)習(xí)速率取值增大時(shí),網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練損失迅速下降。雖然在學(xué)習(xí)速率0.010時(shí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練損失值最小,但是,網(wǎng)絡(luò)損失變化率最小,在夏季和冬季分別為0.500 0和0.517 2;然而在學(xué)習(xí)速率為0.008時(shí)的預(yù)測模型在夏季和冬季的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練損失變化率分別為0.843 3和0.701 0,基本達(dá)到最大值,表明在學(xué)習(xí)速率大于0.008后,預(yù)測模型的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練損失下降不再明顯。因此綜合考慮網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練損失和訓(xùn)練時(shí)間效率,本文選取0.008作為LSTM預(yù)測模型的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)速率。

    表3 不同學(xué)習(xí)速率下的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練損失Tab.3 Training losses at different learning rates

    3.2.2不同節(jié)點(diǎn)數(shù)

    網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的學(xué)習(xí)速率為0.008時(shí),對LSTM子層和完全連接子層的節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行測試,以獲得較優(yōu)的預(yù)測性能。如圖5a、5b所示,舍內(nèi)溫度和相對濕度夏季預(yù)測模型的eRMSE和eMAPE雖然在節(jié)點(diǎn)數(shù)為2 000和1 600時(shí)達(dá)到最小值,然而當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)大于400時(shí),eRMSE和eMAPE下降較緩慢,并且相對濕度預(yù)測的eRMSE變化曲線有逐漸上升的趨勢;冬季溫度和相對濕度預(yù)測模型都在節(jié)點(diǎn)數(shù)為400時(shí),eRMSE和eMAPE達(dá)最小值。如圖5c所示,夏季舍內(nèi)溫度和相對濕度預(yù)測模型的決定系數(shù)R2分別在節(jié)點(diǎn)數(shù)為2 000和1 600時(shí)達(dá)到最大值,然而當(dāng)節(jié)點(diǎn)大于400時(shí),溫度預(yù)測模型的R2增加較為緩慢;冬季溫度和相對濕度預(yù)測模型都在節(jié)點(diǎn)數(shù)為400時(shí),R2達(dá)最大值。因此,根據(jù)以上溫度和相對濕度預(yù)測模型的eRMSE、eMAPE和R2的性能變化分析,同時(shí)結(jié)合模型節(jié)點(diǎn)數(shù)與運(yùn)行效率考慮,本文選取節(jié)點(diǎn)數(shù)400作為預(yù)測模型LSTM子層和完全連接層神經(jīng)元的數(shù)目,優(yōu)化模型的預(yù)測性能。

    圖5 不同節(jié)點(diǎn)數(shù)時(shí)LSTM預(yù)測模型的性能變化Fig.5 Performances of LSTM mode with different neurons

    3.3 預(yù)測結(jié)果驗(yàn)證

    選取2015年9月29—30日和2016年1月12—13日4 d監(jiān)測的豬舍內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)以及舍外的天氣數(shù)據(jù)作為豬舍內(nèi)夏季、冬季溫度和相對濕度驗(yàn)證數(shù)據(jù)對預(yù)測模型進(jìn)行驗(yàn)證。

    3.3.1溫度預(yù)測驗(yàn)證

    如圖6所示,豬舍內(nèi)溫度預(yù)測值和實(shí)際測量值變化趨勢非常一致,能夠很好地反映舍內(nèi)溫度變化情況。

    圖6 舍內(nèi)溫度預(yù)測值與實(shí)測值對比Fig.6 Comparisons of indoor temperature predictions and observations

    如圖6a所示,夏季豬舍內(nèi)溫度高峰出現(xiàn)在14:00—15:00,溫度低谷出現(xiàn)在01:00—02:00;豬內(nèi)實(shí)測溫度變化范圍為21.5~26.6℃,預(yù)測溫度變化范圍為21.6~25.3℃;預(yù)測值與實(shí)測值的最大誤差為1.9℃,最小誤差為0℃,平均誤差0.6℃;預(yù)測值與實(shí)測值的平均絕對百分比誤差eMAPE為2.504%,決定系數(shù)R2為0.703。

    如圖6b所示,冬季豬舍內(nèi)溫度高峰出現(xiàn)在22:00—01:00,溫度低峰出現(xiàn)在04:00—05:00;溫度實(shí)際測量值變化范圍為17.6~22.1℃,預(yù)測溫度變化范圍為17.6~22.1℃;預(yù)測值與實(shí)際測量值的最大誤差為1.3℃,最小誤差為0,平均誤差為0.3℃;預(yù)測值與實(shí)測值的平均絕對百分比誤差eMAPE為1.392%,決定系數(shù)R2為0.938。

    因此,無論在冬季還是在夏季,溫度預(yù)測值與實(shí)測值的誤差都較小,能夠較準(zhǔn)確地反映豬舍內(nèi)溫度變化情況,本文所建立的溫度預(yù)測模型,可以作為豬舍內(nèi)溫度優(yōu)化調(diào)控策略的參考,實(shí)現(xiàn)舍內(nèi)風(fēng)機(jī)或加熱器等溫度控制設(shè)備的預(yù)先啟停控制,在一定程度上彌補(bǔ)環(huán)境控制效果滯后問題。

    3.3.2相對濕度模擬驗(yàn)證

    豬舍內(nèi)相對濕度預(yù)測值與實(shí)際測量值對比如圖7所示,豬舍內(nèi)相對濕度預(yù)測值與實(shí)測值的整體變化趨勢一致。

    圖7 舍內(nèi)相對濕度預(yù)測值與實(shí)測值對比Fig.7 Comparisons of indoor relative humidity predictions and observations

    如圖7a所示,由于在9月29日06:00起完全開啟直徑為508 mm的風(fēng)機(jī)進(jìn)行通風(fēng),通風(fēng)量達(dá)到9 800 m3/min以上,此時(shí)刻的舍外溫度為20.6℃,舍內(nèi)相對濕度在10:00出現(xiàn)低峰值28.2%,相對濕度變化較大;夏季舍內(nèi)相對濕度實(shí)際測量值變化范圍為28.2%~50.1%,平均值為46.8%;相對濕度預(yù)測值變化范圍為34%~50.7%,平均值47.1%;相對濕度預(yù)測值與實(shí)測值的最大誤差為7%,最小誤差為0,平均誤差為1.6%;相對濕度的預(yù)測值與實(shí)測值eMAPE、eRMSE、R2分別為3.769%、2.346%、0.747。

    如圖7b所示,冬季豬舍內(nèi)相對濕度變化呈現(xiàn)正弦周期曲線變化趨勢,高峰值出現(xiàn)在13:00—15:00,低峰值出現(xiàn)在02:00—06:00;相對濕度實(shí)測值變化范圍為27.7%~55.2%,相對濕度預(yù)測值變化范圍為35.4%~51.7%;相對濕度預(yù)測值與實(shí)測值的最大誤差為13.5%,最小誤差為0,平均誤差為3.1%;相對濕度的預(yù)測值與實(shí)測值的eMAPE、eRMSE、R2分別為7.281%、4.245%、0.542。

    根據(jù)豬舍環(huán)境控制要求及豬舍環(huán)境管理經(jīng)驗(yàn),在豬舍各環(huán)境因素中舍內(nèi)相對濕度重要性稍次于舍內(nèi)溫度,允許在一定范圍內(nèi)舍內(nèi)相對濕度稍微大一些的變化。雖然,冬季相對濕度預(yù)測值與實(shí)測值最大誤差為13.5%,但是仍然滿足舍內(nèi)相對濕度控制要求。因此,本研究建立的舍內(nèi)相對濕度預(yù)測模型能夠反映舍內(nèi)實(shí)際相對濕度環(huán)境變化情況。

    3.3.3結(jié)果分析

    本文建立的LSTM溫濕度預(yù)測模型是結(jié)合傳感器監(jiān)測所得豬舍內(nèi)外環(huán)境歷史時(shí)序數(shù)據(jù)和相關(guān)影響因素時(shí)序數(shù)據(jù),對建立的預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練,獲取最優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)參數(shù);而文獻(xiàn)[20]是通過能量和質(zhì)量平衡方程,建立豬舍內(nèi)動(dòng)態(tài)變化的熱濕小氣候模型,結(jié)合傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù),利用多元非線性回歸的方法和一些經(jīng)驗(yàn)值來確定模型中的相關(guān)參數(shù),會(huì)有一定的局限性。

    文獻(xiàn)[20]中,溫度模擬值與實(shí)測值的最大誤差為2.4℃,平均誤差為0.6℃,平均決定系數(shù)R2為0.812;相對濕度模擬值與實(shí)測值的最大誤差為13.3%,最小平均誤差為3.35%,平均決定系數(shù)R2為0.905。

    本文建立的預(yù)測模型中,溫度預(yù)測值與實(shí)測值最大誤差為1.9℃,平均誤差為0.5℃,平均決定系數(shù)R2、平均eRMSE和平均eMAPE分別為0.821、0.605℃和1.984%;相對濕度預(yù)測值與實(shí)測值的最大誤差為13.5%,平均誤差為2.3%,平均決定系數(shù)R2、平均eRMSE和平均eMAPE分別為0.645、3.297%和5.525%。

    因此,綜合考慮各項(xiàng)參數(shù),本文建立的溫濕度預(yù)測模型性能較優(yōu)。

    4 結(jié)論

    (1)通過實(shí)測數(shù)據(jù)對LSTM溫濕度預(yù)測模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化,確定網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率為0.008,完全連接子層神經(jīng)元數(shù)目為400時(shí),模型可以達(dá)到較優(yōu)的性能。舍內(nèi)溫度預(yù)測的平均eRMSE和eMAPE分別為0.605℃和1.984%,舍內(nèi)相對濕度預(yù)測的平均eRMSE和eMAPE分別為3.297%和5.525%。

    (2)無論在夏季還是在冬季,采用建立的預(yù)測模型舍內(nèi)溫度與相對濕度預(yù)測值與實(shí)測值變化趨勢一致。預(yù)測溫度與實(shí)測溫度的平均決定系數(shù)R2為0.821,舍內(nèi)溫度預(yù)測值與實(shí)測值最大誤差為1.9℃,平均誤差為0.5℃;預(yù)測相對濕度與實(shí)測相對濕度的平均決定系數(shù)R2為0.645,舍內(nèi)相對濕度預(yù)測值與實(shí)測值的最大誤差為13.5%,平均誤差為2.3%。

    (3)提出的基于深度學(xué)習(xí)的溫濕度預(yù)測模型較精確地反映了豬舍內(nèi)溫度與相對濕度的變化情況,將預(yù)測模型的預(yù)測輸出加入到控制策略中,可以預(yù)測下一小時(shí)的豬舍環(huán)境狀況、提前對環(huán)境控制設(shè)備發(fā)出控制指令,控制設(shè)備提前運(yùn)行可緩解控制效果滯后的問題,為豬舍內(nèi)環(huán)境優(yōu)化控制策略提供可靠的參考。

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