| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 鸡舍小气候环境因子对蛋鸡生产性能的影响 | 第14-16页 |
| 1.2.2 针对层叠式鸡舍环境参数空间分布变化规律的研究 | 第16-17页 |
| 1.2.3 鸡舍环境控制技术的现状 | 第17-18页 |
| 1.2.4 针对层叠式鸡舍环境与产蛋性能的相关性研究 | 第18页 |
| 1.3 现状总结与分析 | 第18-19页 |
| 1.4 研究内容 | 第19-20页 |
| 第二章 相关算法介绍 | 第20-32页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 BP神经网络 | 第20-25页 |
| 2.2.1 BP神经网络概述 | 第20页 |
| 2.2.2 BP神经网络原理 | 第20-23页 |
| 2.2.3 梯度下降算法原理 | 第23-25页 |
| 2.2.4 BP神经网络的改进方法的相关研究 | 第25页 |
| 2.3 元启发式优化算法简介 | 第25-27页 |
| 2.3.1 遗传算法 | 第26页 |
| 2.3.2 粒子群算法 | 第26-27页 |
| 2.4 布谷鸟算法 | 第27-30页 |
| 2.4.1 Levy flight | 第28-29页 |
| 2.4.2 布谷鸟算法的数学原理 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 改进的布谷鸟算法优化BP神经网络 | 第32-39页 |
| 3.1 改进的布谷鸟算法GDCS | 第32-36页 |
| 3.2 实验结果分析 | 第36-37页 |
| 3.3 改进的布谷鸟优化BP神经网络 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 鸡舍环境与产蛋性能关系模型 | 第39-51页 |
| 4.1 鸡舍监测实验 | 第39-42页 |
| 4.1.1 实验方案 | 第39-41页 |
| 4.1.2 数据选取及预处理 | 第41-42页 |
| 4.2 基于改进的CS-BP的鸡舍环境与产蛋性能关系模型 | 第42-45页 |
| 4.2.1 BP神经网络的设计 | 第42-43页 |
| 4.2.2 基于改进的CS-BP的鸡舍环境与产蛋性能关系模型的步骤 | 第43-45页 |
| 4.3 对比模型 | 第45-50页 |
| 4.3.1 不同方法优化BP神经网络对比 | 第45-48页 |
| 4.3.2 SVM与CS-BP对比 | 第48-50页 |
| 4.4 小结 | 第50-51页 |
| 第五章 最优环境参数及各环境因子与产蛋性能关系分析 | 第51-59页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 最优环境参数计算 | 第51-53页 |
| 5.2.1 方法与步骤 | 第51-52页 |
| 5.2.2 结果与分析 | 第52-53页 |
| 5.3 环境因子与产蛋性能之间的关系 | 第53-57页 |
| 5.3.1 温度与产蛋量的关系 | 第53-54页 |
| 5.3.2 湿度与产蛋量的关系 | 第54-55页 |
| 5.3.3 光照强度与产蛋量的关系 | 第55-56页 |
| 5.3.4 二氧化碳浓度与产蛋量的关系 | 第56页 |
| 5.3.5 风速与产蛋量的关系 | 第56-57页 |
| 5.3.6 氨气浓度与产蛋量的关系 | 第57页 |
| 5.4 小结 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 6.1 工作总结 | 第59页 |
| 6.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |
