[发明专利]基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法、装置、产品及存储介质

说明书

本申请涉及环境监测技术领域，公开一种基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法，包括：获取鸡舍的原始环境数据；去除所述原始环境数据的误差获得更新环境数据；对所述更新环境数据进行非趋势的互相关解析，获得所述更新环境数据的相关系数频数分布；通过所述相关系数频数分布，确定所述更新环境数据的最优去趋势尺度m，获得所述更新环境数据的相关矩阵；对所述相关矩阵进行因子分析，计算所述更新环境数据的因子得分；通过所述因子得分预测鸡舍环境的即时舒适度。该方法可以精确分析出各环境因素之间的耦合关系，也可对鸡舍的舒适度作出量化的评判。本申请还公开一种基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测装置、产品及存储介质。

技术领域

本申请涉及环境监测技术领域，例如涉及一种基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法、装置、产品及存储介质。

背景技术

畜牧业作为我国的传统产业，在国民经济中占有至关重要的地位，人们对畜牧业产品的消费需求也在不断增加，畜牧业正处于快速发展阶段。然而，畜牧行业现有的控制技术水平难以与其高速发展的势头相匹配，这必然会出现系列问题。鸡舍的环境非常重要，鸡舍的环境的舒适与否直接影响到鸡的成活率和产蛋量，对养鸡产业的经济效益影响很大。

现有的鸡舍环境的预测管理工作不理想，不能产生精确的预测结果。

在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：

现有的预测算法适应实际环境的能力较差，无法准确预测鸡舍的舒适度。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法装置、产品及存储介质，以解决多场景应用的技术问题。

在一些实施例中，所述方法包括：

获取鸡舍的原始环境数据，所述原始环境数据包括原始温度数据和原始湿度数据；

去除所述原始环境数据的误差获得更新环境数据，所述更新环境数据包括更新温度数据和更新湿度数据；

对所述更新环境数据进行非趋势的互相关解析，获得所述更新环境数据的相关系数频数分布；

通过所述相关系数频数分布，确定所述更新环境数据的最优去趋势尺度m，获得所述更新环境数据的相关矩阵；

对所述相关矩阵进行因子分析，计算所述更新环境数据的因子得分；

通过所述因子得分预测鸡舍环境的即时舒适度。

具体的，所述对所述更新环境数据进行非趋势的互相关解析，获得所述更新环境数据的相关系数频数分布的方法为：

设定所述更新温度数据的温度时间序列为T，所述更新湿度数据的湿度时间序列为H，分别计算T的累加信号和H的累加信号，获得公式(1)，公式(1)为

其中，T＝{t_i,i＝1,…,N},H＝{r_i,i＝1,…,N}，t_i为时间i的即时温度数据，r_i为时间i的即时湿度数据，i为大于等于1的自然数，N为大于等于1的自然数，t_k为所述温度时间序列T的累加信号，r_k为所述湿度时间序列的累加信号，k为大于等于1的自然数；

将所述T的累加信号和所述H的累加信号划分为N-y个重叠区域，每个重叠区域包括y+1个值，所述重叠区域的范围为[i,i+y]，y为大于等于0的自然数；

通过最小二乘法拟合获得每个所述重叠区域的局部趋势和