[发明专利]一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法

说明书

本发明公开了一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法，包括以下步骤：采集养殖过程中影响饲料投喂量的若干因素指标和实际投喂量，构建样本数据集；根据样本数据特征对因素指标数据进行归一化预处理；根据一定比例将样本集数据随机分配到训练样本集和测试样本集中；根据训练样本集，建立基于随机森林回归的投喂量预测模型；随机抽取测试样本输入到投喂量预测模型，得到投喂量预测值，并评估预测精度。本发明提供了一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法，目的在于建立养殖环境、鱼体体重和鱼饲料投喂量的模型，以便在生产实践中根据养殖场环境和鱼体体重预测出养殖过程中合理的饲料投喂量,为养殖过程的自动化奠定基础。

技术领域

本发明涉及鱼饲料投喂量的预测方法，具体是指一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法。

背景技术

近年来，水产养殖业发展迅速，特别是鱼类养殖产业规模不断扩大，使得鱼类养殖过程中饲料浪费的问题越来越凸显，论文“池塘养鱼的科学投饲技术”指出，在完全依赖投喂配合饲料养殖水产动物的生产方式下，只有大约饲料总量的30％的饲料用于增加水产动物的体重，饲料在投喂过程中因损失而进入养殖水体，不仅会造成饲料的浪费，也会污染水体环境，所以科学合理地投喂饲料在养殖过程中显得尤为重要。

自动投饵机已经在现代化的养殖场中逐渐兴起，其工作方式主要有两种：一是人工设置投饵时间；二是人工设置投喂量，无论投饵机是何种工作方式，投饵量主要由工人的经验决定，而自动投饵机的升级产品——智能自动投饵机，目前还处于研发阶段，智能投饵的关键是投饵量的自动计算，因而鱼饲料投喂量的预测研究具有很重要的应用价值。

随机森林是一个由随机决策森林演变而来的机器学习算法，基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法是通过使用多棵决策树构建随机森林，取每棵决策树的预测结果平均值作为投喂量的预测结果。

发明内容

本发明的目的是使用随机森林的算法根据鱼的体重以及外部生长环境因素预测鱼饲料最佳的投喂量，为鱼类的养殖提供科学合理的支撑。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案是：一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法，包括构建样本数据集，对样本数据进行归一化预处理，对样本数据集进行分配，随机森林模型构建，测试模型并评估预测精度等过程。

所述构建样本数据集过程主要是采集影响鱼摄食的环境因素数据、鱼的体重数据以及饲料合理投喂量数据；所述归一化预处理过程是将数据进行归一化处理；所述样本数据集分配过程是将样本数据分为训练样本集和测试样本集；所述随机森林构建过程是建立环境参数、鱼体重和饲料投喂量的随机森林回归模型从而预测鱼饲料投喂量；所述测试模型并评估预测精度过程是抽取测试样本输入到投喂量预测模型，得到投喂量预测值，并评估预测精度的过程。

所述构建样本数据集过程是对水体温度、水中溶解氧水平等环境因素数据的采集和鱼塘中鱼的平均体重数据以及饲料投喂量数据的采集。获取样本数据有两种途径，一种是通过实验，得到数据；另一种方法是通过企业公布的资料获得数据。

通过养殖实验采集数据的方法是选择经验丰富的工人对驯化后的鱼定时、定点投喂，投喂的标准是饲料投喂量能保证鱼健康生长的情况下剩料最少的最佳投喂量。投喂方法因鱼品种不同而有所差异，以工厂化养殖的大菱鲆为例，投喂前20分钟开灯，使鱼在短时间内起水、集群，刚开始投料时，撒料要有力，砸出响声和水花，吸引鱼起水抢食，鱼起水后，快速水平方向投撒，使起水的鱼在水中、水面均匀摄食，当只有少量鱼起水的时，即可停止投喂。记录投喂量的同时，需要利用温度计得到养殖池温度，用溶解氧仪测定水中的溶解氧。养殖池中的鱼体重是通过抽样的方法估算的，根据养殖池中鱼的数目，随机抽取一定数目的鱼，称量后得到鱼的平均体重，为了提高准确性，可以重复抽样2-3次，计算鱼体重的算数平均值最为养殖池中鱼的平均体重。