一种基于经验模态分解与Elman神经网络的寒地猪舍内氨气浓度预测方法

摘要

本发明公开了一种基于经验模态分解与Elman神经网络的寒地猪舍内氨气浓度预测方法，属于环境智能控制技术领域。包括：步骤一：选取猪舍内采集的历史温度、湿度、二氧化碳浓度以及光照强度作为氨气浓度的影响因素，对氨气浓度及4种影响因素的时间序列进行经验模态分解，分别得到本征模态函数和趋势项；步骤二：对分解后相同时间尺度下的波动分量分别建立Elman神经网络预测模型；步骤三：对各分量预测结果进行重构得到氨气浓度预测值，建立了基于经验模态分解与Elman神经网络的氨气浓度预测方法。本发明的预测结果与使用Elman神经网络单独预测方法相比可提高猪舍氨气浓度预测的准确性，连续预测的性能可为寒地猪舍内环境监控及氨气浓度的调控提供有效参数。