面向畜禽舍溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)融合算法改進研究

摘要：

在現(xiàn)代化大型智能畜禽養(yǎng)殖中，由于畜禽舍內溫度分布不均勻、傳感器采集數(shù)據(jù)效率低下等原因，無法全面、準確及時反映畜禽舍內溫度變化情況。為提高畜禽養(yǎng)殖溫度監(jiān)測系統(tǒng)的性能，提出一種分層無線傳感器網(wǎng)絡（WSN）實時融合策略。該策略設計的無線傳感器網(wǎng)絡分為兩層，首先將底層傳感器采集的溫度數(shù)據(jù)利用改進的無跡卡爾曼濾波器（IUKF）進行預處理，然后融合中心利用改進蜣螂算法優(yōu)化核極限學習機（IDBO-KELM）對預處理后的數(shù)據(jù)進行實時融合。試驗結果表明，在數(shù)據(jù)預處理方面改進的無跡卡爾曼濾波器能夠有效抑制畜禽舍內噪聲干擾，克服采集數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常和發(fā)散現(xiàn)象；在多傳感器數(shù)據(jù)融合方面本文建立的IDBO-KELM算法其訓練集與測試集準確率分別是99.15%和98.12%，相較于原始算法準確率提升6.98%，數(shù)據(jù)融合用時3.36 s，保證禽畜舍內溫度監(jiān)測的效率和準確性，同時減少運算時間。

關鍵詞：畜禽舍；多傳感器數(shù)據(jù)融合；環(huán)境監(jiān)測；改進無跡卡爾曼濾波

中圖分類號：TP274+.2

文獻標識碼：A

Research on improvement of data fusion algorithm for temperature monitoring in livestock house

Abstract：

In large-scale modern intelligent livestock and poultry breeding， due to the uneven distribution of temperature in livestock and poultry houses and the low efficiency of sensor data collection， it is impossible to comprehensively， accurately and timely reflect the change of temperature in livestock and poultry houses. To improve the performance of temperature monitoring system in livestock breeding， a real-time fusion strategy of layered wireless sensor network （WSN） was proposed in this paper. The WSN designed by this strategy is divided into two layers. Firstly， the temperature data collected by the bottom sensor is preprocessed by an improved unscented Kalman filter （IUKF）. Then， the fusion center uses the improved dung beetle algorithm to optimize the nuclear Extreme Learning machine （IDBO-KELM） for real-time fusion of the preprocessed temperature data. The experimental results show that the improved unscented Kalman filter in data preprocessing can effectively suppress noise interference in livestock and poultry houses， overcome abnormal and divergent phenomena in collected data. In terms of multi-sensor data fusion， the IDBO-KELM algorithm established in this article has an accuracy of 99.15% in the training set and 98.12% in the test set， respectively. Compared to the original algorithm， the accuracy is improved by 6.98%， and the data fusion time is 3.36 s， ensuring the efficiency and accuracy of temperature monitoring in poultry houses while reducing computational time.

Keywords：

livestock premises; multi-sensor data fusion; environmental monitoring; IUKF

0 引言

隨著現(xiàn)代化畜禽養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展速度不斷加快，禽畜養(yǎng)殖業(yè)逐步向規(guī)模化、集約化、工業(yè)化與智能化方向發(fā)展［1］。國內現(xiàn)階段畜禽養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展水平和發(fā)達國家養(yǎng)殖水平相比還存在一定差距，存在養(yǎng)殖場內環(huán)境信息不能被精準監(jiān)測，溫度調節(jié)、新風控制等環(huán)節(jié)仍需依賴人工進行操作等問題。溫度直接影響畜禽機體的熱調節(jié)［2］，是智能化畜禽養(yǎng)殖中最重要的環(huán)境因素。據(jù)美國國家研究委員會（National Research Council，NRC）報道，在一定范圍內氣溫每升高1 ℃，豬采食量減少40 g，在持續(xù)高溫28 ℃～35 ℃環(huán)境下，生豬日采食量較常溫時下降14%，日增質量下降21%，料重比增加0.23；若奶牛在適宜的溫度下產奶量為100%，當環(huán)境溫度分別升高到21 ℃、27 ℃、30 ℃和38 ℃時，產奶量分別下降到89%、75%、70%和27%。因此在適宜的溫度條件下養(yǎng)殖能使動物機體性能和健康指標達到最佳，有利于禽畜生長和繁殖，進而提高畜禽生長速度和經(jīng)濟回報收益。

目前，國內外學者主要從理化統(tǒng)計模型和算法分析兩方面對畜禽環(huán)境監(jiān)測與環(huán)境指標預測進行研究［38］。楊柳［9］提出基于歷史溫濕度序列進行多尺度分析，得到溫濕度的變化規(guī)律曲線，利用支持向量機預測出下一時刻豬舍內溫濕度值。謝秋菊等［10］對影響豬舍溫濕度相關因素結合傳感器監(jiān)測到的歷史數(shù)據(jù)，構建出LSTM溫濕度預測模型，預測豬舍內溫濕度變化。曾志雄等［11］建立基于梯度提升決策樹XG-Boost的豬舍溫度預測模型，并與BPNN和LR模型進行比較，提高了溫度預測的準確度。Seo等［12］建立了完整的商業(yè)豬舍模型，研究寒冷季節(jié)豬舍內通風問題。施珮等［13］利用GA算法優(yōu)化極限學習機，融合EMD分解后的水溫時序數(shù)據(jù)，對水產養(yǎng)殖中溫度參數(shù)建模，實現(xiàn)水溫系統(tǒng)精準監(jiān)測。由此可見，無線傳感器數(shù)據(jù)融合技術因其適應性強，適用范圍廣等特點在面向畜禽養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測中十分重要，其中對養(yǎng)殖環(huán)境溫度進行精準監(jiān)測可極大提高畜禽生產率，有利于養(yǎng)殖行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

上述采用各類預測模型對畜禽舍環(huán)境因素進行研究，但對環(huán)境因素預測時幾乎很少考慮到傳感器本身易受噪聲等各類外部環(huán)境因素干擾，或是受傳感器自身老化影響導致的傳感器數(shù)據(jù)采集異常使數(shù)據(jù)處理效果欠佳，從而導致預測精度降低。本文提出雙層結構無線傳感器網(wǎng)絡，將底層傳感器采集數(shù)據(jù)利用改進的無跡卡爾曼濾波算法進行預處理，然后在融合中心利用改進核極限學習機模型對預處理后的數(shù)據(jù)進行實時融合，實現(xiàn)溫度的精準監(jiān)測。

1 多傳感器數(shù)據(jù)融合框架

傳感器網(wǎng)絡通常由感知節(jié)點、匯聚節(jié)點和區(qū)域網(wǎng)關三部分組成。設計的多傳感器數(shù)據(jù)融合框架如圖1所示。傳感器在感知節(jié)點處采集數(shù)據(jù)，經(jīng)匯聚節(jié)點發(fā)送至區(qū)域網(wǎng)關，在網(wǎng)關處使用IUKF對原始數(shù)據(jù)進行預處理，將預處理之后的數(shù)據(jù)采用IDBO-KELM進行融合，得到融合結果并將其發(fā)送至終端進行監(jiān)測。

2 基于改進無跡卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)預處理技術

底層傳感器采集的溫度數(shù)據(jù)通常易受白噪聲、有色噪聲等外部環(huán)境因素干擾，也易受傳感器自身老化影響。以上因素會導致傳感器數(shù)據(jù)采集異常［14］，采集的數(shù)據(jù)不能真實反映當前系統(tǒng)工作狀況。若將異常數(shù)據(jù)傳輸?shù)綗o線傳感器網(wǎng)絡會導致整個網(wǎng)絡受到污染，監(jiān)測網(wǎng)絡陷入錯誤感知。因此，選用合理的數(shù)據(jù)預處理算法處理底層傳感器數(shù)據(jù)、優(yōu)化采集數(shù)據(jù)質量十分必要。

卡爾曼濾波（KF）［15］及針對非線性系統(tǒng)開發(fā)的無跡卡爾曼濾波（UKF）［16］可以較好地抑制現(xiàn)場噪聲干擾，克服采集數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常和發(fā)散現(xiàn)象。在實際應用中，卡爾曼濾波系列因操作簡單、性能優(yōu)異成為數(shù)據(jù)預處理的首選方法。畜禽舍環(huán)境監(jiān)測時，底層傳感器易受現(xiàn)場強噪聲污染，UKF比KF更加適用于此類環(huán)境［17］。

2.1 系統(tǒng)狀態(tài)模型

對底層傳感器預處理的溫度狀態(tài)用下述離散時間空間狀態(tài)模型進行描述

xd+1=Adxd+ωd d=0，1…，N（1）

式中：

xd+1——下一個時刻d+1時畜禽舍內的溫度；

Ad——系統(tǒng)矩陣；

ωd——系統(tǒng)狀態(tài)噪聲。

網(wǎng)絡中各傳感器的測量情況描述為

z（i，d）=C（i，d）xd+ν（i，d） i=1，2，…，N（2）

式中：

z（i，d）——第i個傳感器的溫度觀測值；

C（i，d）——輸出矩陣；

ν（i，d）——系統(tǒng)觀測噪聲。

2.2 基于無跡卡爾曼濾波的改進算法

UKF是一種新型的濾波估計算法，該算法利用UT變換確定樣本點均值和協(xié)方差來近似代替原始分布的均值和協(xié)方差，并通過非線性方程傳遞［18］。傳統(tǒng)UKF使用UT變換處理上述問題，但其采樣能力有限，會導致Sigma采樣點出現(xiàn)散布現(xiàn)象。針對UKF采樣易出現(xiàn)散布的問題，引入自適應比例因子，對Sigma采樣點的分布進行修正，改善Sigma點到均值點分布不均勻現(xiàn)象，提高無跡卡爾曼濾波器在非線性系統(tǒng)的濾波能力。引入自適應比例因子，得到新的采樣點更新公式

其中n+σ=3滿足高斯分布，令D（d－1）=xhi（d－1）－x-i（d－1），則

式中：

D（d－1）——每個d－1時刻Sigma采樣點到均值的距離。

D（d－1）max=max{D（d－1）（h，h），h∈I}

D（d－1）min=min{D（d－1）（h，h），h∈I}

式中：

I——所有Sigma采樣點的集合。

自適應比例因子

其中D（d－1）fusion是由D（d－1）max和D（d－1）min結合最優(yōu)融合思想，得到的采樣點到均值距離的融合估計。D（d－1）fusion的表達式如式（8）所示。

對UKF中Sigma采樣點分布進行修正后，考慮到UKF其性能取決于系統(tǒng)噪聲的先驗知識，若系統(tǒng)噪聲特性未知或不準確，則濾波解會出現(xiàn)偏差甚至發(fā)散。其中，過程噪聲協(xié)方差矩陣和信號測量過程中噪聲協(xié)方差矩陣對濾波效果影響較大。根據(jù)現(xiàn)有研究，總結如下：（1）系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣與測量噪聲協(xié)方差矩陣均未知時，若對系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣與測量噪聲協(xié)方差矩陣同時進行調整，極易引起濾波結果發(fā)散［19］。（2）對系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣與測量噪聲協(xié)方差矩陣進行反比例調整，能提高系統(tǒng)估計精度且保證濾波結果不發(fā)散［20］。（3）不能同時對系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣和測量協(xié)方差矩陣進行實時在線估計，需在已知其中一個矩陣條件下在線估計另一個矩陣［20］。

MRUKF［21］是基于最大后驗原理計算噪聲統(tǒng)計的方法，該算法引入抗差因子在線調整殘差權重獲得最大后驗估計。最大后驗概率（Maximum Posterior，MP）是基于貝葉斯形式的估計方法，該方法通過最大化參數(shù)的后驗概率密度來估計參數(shù)。假設θ是未知隨機變量，z是與θ相關的測量值，p（θ|z）表示θ相對于z的條件密度函數(shù)，稱為θ的后驗概率密度。隨機變量θ的MP估計可以通過式（9）構造。

在MRUKF基礎上，僅對測量噪聲協(xié)方差矩陣進行在線估計和調整。觀測噪聲統(tǒng)計量的無偏MP估計

式中：

式中：

Wcs——標量權重。

最后引入遺忘因子在線調整觀測噪聲協(xié)方差矩陣，削弱歷史數(shù)據(jù)誤差積累產生的影響，提高濾波器的魯棒性能。引入遺忘因子的測量方程更新如下

式中：

λi——數(shù)據(jù)權重；

η——遺忘因子。

其中Γ（a，d）=ΛK（a，d），Λ=diag{λ1，λ2，…，λa}為遺忘因子矩陣，K（a，d）為無跡卡爾曼濾波增益矩陣。無跡卡爾曼濾波整體改進流程如圖2所示。

3 多傳感器數(shù)據(jù)融合技術

在畜禽智能化養(yǎng)殖行業(yè)中，神經(jīng)網(wǎng)絡的應用尚處于起步階段，融合系統(tǒng)需有較高的計算精度和魯棒性。利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)融合，可以合理利用冗余數(shù)據(jù)與公共信息，提高系統(tǒng)融合速度。

3.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合方法

神經(jīng)網(wǎng)絡與分布式數(shù)據(jù)融合在很多方面作用相似。從結構上看，分布式融合與神經(jīng)網(wǎng)絡均屬于多輸入多輸出系統(tǒng)，且系統(tǒng)均有并行處理信息功能，神經(jīng)網(wǎng)絡的信息處理中心是神經(jīng)元，而分布式融合的信息中心是每一層的融合中心。在工作原理上，分布式融合是對多源及多數(shù)量信息進行綜合利用，神經(jīng)網(wǎng)絡是建立非線性系統(tǒng)的輸入輸出映射。因此，選用神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合是完全可行的。

將神經(jīng)網(wǎng)絡引入多傳感器數(shù)據(jù)融合當中，將輸入輸出之間的融合規(guī)則建立起來，通過對傳感器采集信息與系統(tǒng)需求之間的映射關系的學習訓練，搭建準確的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)。訓練好的網(wǎng)絡能更好地結合實際完成數(shù)據(jù)融合操作，實現(xiàn)融合系統(tǒng)的高效、精準融合。

如圖3所示，傳感器采集的信息數(shù)據(jù)需經(jīng)過處理過程1進行規(guī)范處理，如對多種類型數(shù)據(jù)進行歸一化處理，使其成為規(guī)范化的輸入數(shù)據(jù)發(fā)送給神經(jīng)網(wǎng)絡。網(wǎng)絡訓練時需要大量優(yōu)質的數(shù)據(jù)樣本，使得網(wǎng)絡在學習過程中建立準確的融合規(guī)則，傳感器數(shù)據(jù)融合的輸出值也是樣本輸出的期望值。訓練完成后，神經(jīng)網(wǎng)絡就搭建了符合輸入輸出映射關系的融合系統(tǒng)，融合后的數(shù)據(jù)經(jīng)處理過程2，成為決策系統(tǒng)可讀的指令信息。

3.2 核極限學習機

極限學習機（ELM）是由Huang等［22］提出的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，與其他前饋神經(jīng)網(wǎng)絡相比，ELM的輸入層與隱藏層連接權重不需要迭代調整，只需求解一次方程得到。因此，ELM能夠有效減少層間計算負荷，比傳統(tǒng)機器學習計算速度更快，泛化性能更好。但由于網(wǎng)絡隨機給定初始權值，使得ELM輸出結果并不穩(wěn)定。為解決上述問題，引入核函數(shù)與核函數(shù)矩陣。

式中：

x——輸入樣本；

H——樣本數(shù)；

H——隱含層特征映射矩陣；

C——正則化系數(shù)；

I——單位向量矩陣；

T——樣本對應輸出。

KELM結合核映射核正則化理論，如式（16）所示。

根據(jù)ELM的定義，輸出權值矩陣β用式（17）表示。

式（17）中核函數(shù)選擇RBF徑向基核函數(shù)。

3.3 改進蜣螂優(yōu)化算法

史加榮等［23］利用高斯混合模型篩選近似日，利用麻雀算法優(yōu)化改進KELM的超參數(shù)，得到最佳模型。王雨虹等［24］利用改進鯨魚算法對核極限學習機正則化系數(shù)和核函數(shù)參數(shù)尋優(yōu)，構建改進鯨魚算法優(yōu)化核極限學習機故障診斷模型，結果表明改進后的故障診斷模型具有更高的精度和泛化能力。為得到畜禽舍環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)融合最佳模型，本文利用改進蜣螂優(yōu)化算法對核極限學習機核函數(shù)與正則化參數(shù)尋優(yōu)。

蜣螂優(yōu)化算法（DBO）是東華大學沈波［25］教授繼麻雀搜索算法（SSA）之后提出的新型群體智能優(yōu)化算法，該算法模擬蜣螂滾球、跳舞、覓食、偷竊和繁殖行為，與粒子群算法（PSO）［26］、麻雀算法（SSA）［27］、鯨魚算法（WOA）［28］相比，該算法收斂速度快、精度高、穩(wěn)定性較好，同時該算法局部開發(fā)與全局搜索性能較優(yōu)。

DBO算法模擬蜣螂自然行為，包含4個過程：滾球、繁殖、覓食和偷竊。首先利用太陽導航和自然環(huán)境影響搜索模式確保對搜索空間充分探索；其次該算法的慣性權值R具有動態(tài)變化特征，可以平衡DBO算法的探索與開發(fā)性能，通過蜣螂產卵區(qū)域和最佳覓食區(qū)域動態(tài)更新可以促進算法對局部地區(qū)的開發(fā)；最后蜣螂的偷竊行為能使算法及時跳出局部最優(yōu)。

首先對原始蜣螂算法進行改進，引入自適應t分布變異策略優(yōu)化小蜣螂覓食位置，改變自由度參數(shù)提高算法局部探索與全局探索能力；引入黃金正弦算法改進偷竊更新策略，縮小整個探索空間，提高算法收斂速度并促進跳出局部最優(yōu)。

引入自適應t分布變異策略改進小蜣螂覓食位置，對小蜣螂覓食位置Xi=（xi1，xi2，…，xin）更新如式（18）所示。

xti=xi+xi·t（iter）（18）

式中：

xi——第i個蜣螂個體覓食位置；

t（iter）——以算法迭代次數(shù)為參數(shù)自由度的t分布自由度參數(shù)。

式（18）在xi的基礎上增加t分布型隨機干擾項xi·t（iter）。算法初始階段，迭代次數(shù)較小，t分布變異類似于柯西分布變化，此時算法全局探索能力較優(yōu)；算法運行中期，t分布變異處于柯西分布和高斯分布之間，t分布變異算子結合高斯算子與柯西算子的優(yōu)點，改善算法局部開發(fā)與全局搜索能力；算法運行后期，t分布變異近似高斯分布變異，此時算法具有較好的局部探索能力［29］。

黃金正弦算法（Golden-SA）［30］根據(jù)正弦函數(shù)與單位圓的關系，遍歷正弦函數(shù)上所有點，即整個單位圓。在蜣螂偷竊者位置更新過程中引入黃金分割系數(shù)，每次迭代過程既能縮小搜索范圍，又能遍歷優(yōu)解區(qū)域。通過式（19），對偷竊蜣螂個體進行位置更新。

xt+1i=xti·|sin（r1）|－r2·sin（r1）·|c1Pti－c2xti|（19）

其中，xti=［xti，1，xti，2，…，xti，d］，i=1，2，…，n；t=1，2，…，tmax。

式中：

xti，d——第i個個體在第t次迭代時d維的位置；

Pti——第t次迭代全局最優(yōu)位置；

r1、r2——屬于［0，2π］，［0，π］的隨機數(shù)，下次迭代個體i的移動距離由r1決定，下次迭代個體i的移動方向由r2決定［31］；

c1、c2——黃金分割系數(shù)，引入位置更新公式。

利用改進蜣螂優(yōu)化算法對核極限學習機正則化系數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)S尋優(yōu)。改進蜣螂算法優(yōu)化核極限學習機算法流程圖如圖4所示。

4 仿真試驗

4.1 數(shù)據(jù)預處理結果

對奶牛養(yǎng)殖舍內溫度測量進行仿真試驗，假設初始溫度為14.4 ℃，考慮到適宜奶牛生長的溫度，選擇15.5 ℃作為模擬溫度，牛舍溫度受空氣流通、光照等因素影響會產生小幅度波動。進行數(shù)據(jù)預處理仿真試驗時，每2 min采集一次牛舍溫度。牛舍內部和舍外空氣進行交換，本文引入過程噪聲方差Q設置為0.01，溫度傳感器的方差R設置為0.25。

利用改進無跡卡爾曼濾波算法對底層傳感器采集的奶牛舍溫度數(shù)據(jù)進行預處理，試驗測試了卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波和改進無跡卡爾曼濾波的性能，并將其與傳感器測量數(shù)據(jù)Z進行比較，如圖5所示。

從圖5可以看出，未經(jīng)預處理的奶牛養(yǎng)殖舍內溫度數(shù)據(jù)波動較大，但現(xiàn)實中奶牛養(yǎng)殖環(huán)境溫度相對穩(wěn)定，未經(jīng)預處理的溫度數(shù)據(jù)不能真實反映奶牛養(yǎng)殖舍內實際溫度變化狀況。經(jīng)過上述三種濾波算法預處理后，波動明顯減小，上述三種濾波算法都能有效抑制濾波發(fā)散，IUKF的濾波性能優(yōu)于KF濾波和UKF濾波。

圖6是3種濾波算法的誤差分析圖，可以看出，采用IUKF進行數(shù)據(jù)預處理后，誤差明顯減小。

為驗證改進后算法的有效性，任意選取6組底層無線傳感器采集的溫度數(shù)據(jù)進行濾波比較，其中3組比較結果如圖7所示。IUKF濾波算法的濾波效果都優(yōu)于KF濾波算法，IUKF濾波算法能夠更好地抑制濾波發(fā)散。

4.2 抗干擾性檢驗

為驗證采用MRUKF概率加權改進無跡卡爾曼濾波算法的抗干擾性，評估所提算法在系統(tǒng)模型參數(shù)突變時的濾波性能，對濾波測量模型進行隨機擾動。圖8為觀測模型在突變條件下觀測值與改進無跡卡爾曼濾波算法的濾波曲線。

仿真結果證明，模型受到干擾測量值產生突變時IUKF能有效抑制模型參數(shù)突變對濾波結果的影響。濾波曲線平滑，IUKF的估計結果接近真實溫度，具有較強的抗干擾能力。

4.3 改進蜣螂優(yōu)化算法性能驗證

為比較蜣螂算法尋優(yōu)性能，檢驗改進后算法的正確性和有效性，試驗對8個測試函數(shù)進行仿真，驗證算法改進效果。試驗將IDBO與DBO、PSO、WOA、FOA進行比較，設置最大迭代次數(shù)為500，每個算法對測試函數(shù)獨立運行30次。測試函數(shù)見表1，其中F1～F7是單峰測試函數(shù)，最小值fmin均為0；F8是多峰測試函數(shù)，最小值fmin為-2094。

圖9是5種優(yōu)化算法在8個測試函數(shù)上的收斂曲線圖。從圖9可以看出，IDBO能夠短時間內尋找到理論最優(yōu)值或接近理論最優(yōu)值，IDBO收斂速度快并且尋優(yōu)速度高。通過圖9（a）～圖9（d）中4組函數(shù)收斂曲線發(fā)現(xiàn)，迭代次數(shù)不到400時，IDBO已經(jīng)找到理論最優(yōu)值，從圖9（g）、圖9（h）發(fā)現(xiàn)IDBO適應度值小于DBO的最小適應度值，IDBO更接近于理論最小值。綜上所得，改進后DBO優(yōu)化算法迭代次數(shù)少于其他算法，收斂速度更快，不易陷入局部最優(yōu)。

4.4 融合算法性能驗證

試驗采集新疆某現(xiàn)代化奶牛養(yǎng)殖場中環(huán)境數(shù)據(jù)，牛舍的長寬高分別為110 m、50 m、6 m。舍內共有483頭奶牛，奶牛養(yǎng)殖舍如圖10所示。無線傳感器采用星型結構完成組網(wǎng)，傳感器布局如圖11所示。

16個溫濕度采集模塊作為終端節(jié)點均勻部署在監(jiān)控區(qū)域，每4個終端節(jié)點中間放置一個匯聚節(jié)點。區(qū)域網(wǎng)關布置在區(qū)域中心，測點高度為2 m，可根據(jù)牛舍高度進行調整。試驗選取T3000超高精度雙通道測溫儀，可實現(xiàn)±0.001 ℃的測溫準確度。

無線通信模塊將測量數(shù)據(jù)傳輸至微處理器，測量數(shù)據(jù)經(jīng)預處理后利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行融合，最后將底層傳感器采集的原始數(shù)據(jù)、經(jīng)數(shù)據(jù)預處理的數(shù)據(jù)與神經(jīng)網(wǎng)絡融合數(shù)據(jù)通過網(wǎng)關發(fā)送至服務器存儲。本試驗采集奶牛舍溫度，共650組數(shù)據(jù)，利用MATLAB（R2021a）軟件進行數(shù)據(jù)分析，IDBO優(yōu)化KELM網(wǎng)絡，將650組經(jīng)過預處理的數(shù)據(jù)中作為輸入，按7∶3的比例劃分訓練集與測試集，進行回歸預測。為驗證IDBO算法優(yōu)化KELM網(wǎng)絡的性能優(yōu)于其他算法，試驗選取PBO、FOA、WOA算法分別優(yōu)化KELM網(wǎng)絡，為避免試驗中偶然性發(fā)生，平均每個算法進行30次試驗取其訓練集、測試集預測結果的平均值，如表2所示。

由表2可知，IDBO-KELM訓練集與測試集的準確率分別是99.15%和98.12%，上述分析結果表明利用IDBO對KELM網(wǎng)絡進行優(yōu)化能獲得較好的預測效果，下面分析網(wǎng)絡計算復雜度對系統(tǒng)實時性的影響。本文對比了幾種神經(jīng)網(wǎng)絡的運行時間，如表3所示。相較于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡DBO-BP運行時長59.83 s而言，IDBO-KELM融合速度明顯提升。

改進后的核極限學習機能夠接近畜禽舍內真實溫度的變化，可以有效提高融合精度，提高運行速度，實現(xiàn)對畜禽養(yǎng)殖舍溫度進行實時監(jiān)測。

5 結論

1）" 提出了分層無線傳感器網(wǎng)絡實時融合策略，多傳感器網(wǎng)絡的建立可以提高畜禽舍溫度數(shù)據(jù)采集的真實性與全面性。利用改進無跡卡爾曼濾波器優(yōu)化底層傳感器采集數(shù)據(jù)，用于解決UKF采樣點易散布和系統(tǒng)噪聲不準確導致濾波發(fā)散問題。試驗結果表明，改進的無跡卡爾曼濾波算法可以過濾雜波，有效解決底層傳感器采集數(shù)據(jù)準確度低的問題，為后續(xù)融合工作提供可靠的數(shù)據(jù)來源，對畜禽舍溫度數(shù)據(jù)精準采集有一定意義。

2）" 提出基于IDBO-KELM神經(jīng)網(wǎng)絡算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合模型，IDBO-KELM訓練集與測試集的準確率達到99.15%和98.12%，相較于傳統(tǒng)算法有明顯提升，同時該算法能夠合理利用冗余數(shù)據(jù)，提高運行速度，用時僅3.36 s，滿足系統(tǒng)實時融合的需求。

3）" 建立的無線傳感器網(wǎng)絡實時融合策略具有較優(yōu)性能，為畜禽舍環(huán)境智能監(jiān)測與控制提供可行參考，便于系統(tǒng)進行下一步控制操作，為畜牧養(yǎng)殖業(yè)實現(xiàn)智能化、現(xiàn)代化提供可靠保障。

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