劉先旺 李華龍 李淼

摘要：為了分析層疊式密閉蛋雞舍多環(huán)境因子對(duì)蛋雞產(chǎn)蛋性能的影響，提出基于布谷鳥(niǎo)搜索算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能關(guān)系回歸模型。選取主要環(huán)境影響因子參數(shù)（溫度、濕度、二氧化碳、風(fēng)速、光照、氨氣）作為輸入量，雞的產(chǎn)蛋量作為輸出量，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型。針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最小值的缺陷，對(duì)算法提出改進(jìn)，采用布谷鳥(niǎo)搜索算法結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立雞舍小氣候環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能關(guān)系回歸模型。通過(guò)具體試驗(yàn)對(duì)CS-BPNN性能進(jìn)行測(cè)試。試驗(yàn)結(jié)果表明，相對(duì)于GA-BPNN、PSO-BPNN等對(duì)比模型，CS-BPNN提高了擬合精度，能夠更加準(zhǔn)確地反映雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能的關(guān)系。

關(guān)鍵詞：雞舍環(huán)境;雞產(chǎn)蛋量;產(chǎn)蛋性能;回歸模型;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);布谷鳥(niǎo)算法;擬合精度;預(yù)測(cè)效果

中圖分類(lèi)號(hào)： S831.4+5? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A? 文章編號(hào)：1002-1302（2019）11-0267-04

隨著我國(guó)蛋雞養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展，蛋禽業(yè)已成為了畜牧業(yè)發(fā)展中的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)之一，它對(duì)提高人們生活水平有著重要的作用[1]。層疊式蛋雞籠養(yǎng)以其具有土地面積利用率高、人均蛋雞飼養(yǎng)數(shù)高等優(yōu)點(diǎn)，而受到了人們的青睞。為了擺脫養(yǎng)殖環(huán)境對(duì)外界氣候的依賴(lài)，我國(guó)的雞舍類(lèi)型也由最初的開(kāi)放式雞舍基本轉(zhuǎn)變?yōu)槊荛]式雞舍。隨著集約化養(yǎng)殖技術(shù)的發(fā)展，規(guī)?；B(yǎng)殖模式下雞舍暴露出的環(huán)境問(wèn)題也層出不窮[2]。而冬季雞舍環(huán)境問(wèn)題相對(duì)于春、夏、秋3季更為突出。密閉式雞舍在冬季存在低溫、高濕、氨氣濃度高等問(wèn)題，并且溫度、濕度和氣流等溫?zé)岘h(huán)境因素是影響動(dòng)物生理機(jī)能、生產(chǎn)性能和健康的關(guān)鍵因素[3]。據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，冬季蛋雞的產(chǎn)蛋率較正常水平低5%～10%[4]。

由于雞舍環(huán)境參數(shù)多且多因子間作用機(jī)理復(fù)雜，雞舍環(huán)境對(duì)蛋雞的產(chǎn)蛋性能影響缺乏多因素評(píng)價(jià)指標(biāo)，因此需要建立可直接應(yīng)用于雞舍環(huán)境調(diào)控的多因子耦合環(huán)境評(píng)價(jià)模型，探尋雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能的關(guān)系，為集約化蛋雞養(yǎng)殖環(huán)境調(diào)控提供科學(xué)的理論研究方法。近年來(lái)很多學(xué)者針對(duì)雞舍環(huán)境對(duì)產(chǎn)蛋性能的影響做了許多研究，西北農(nóng)林大學(xué)高騰等測(cè)定了八層層疊式蛋雞舍四季不同環(huán)境控制模式下的雞舍多種環(huán)境參數(shù)以及雞群的經(jīng)濟(jì)性狀指標(biāo)[5]。周可嘉等對(duì)八層層疊式蛋雞舍不同位置的環(huán)境參數(shù)和相應(yīng)的蛋雞生產(chǎn)性能進(jìn)行測(cè)定，利用主成分分析法分析得出冬春季超大規(guī)模雞舍的環(huán)境綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，作為對(duì)雞舍環(huán)境綜合評(píng)價(jià)的依據(jù)[6]。但該方法是把層疊式雞舍環(huán)境多個(gè)參數(shù)指標(biāo)化為少數(shù)幾個(gè)互不相關(guān)的綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)方法，可能會(huì)因降維丟失含有配對(duì)樣本差異的重要信息，影響雞舍環(huán)境綜合評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性。查凌雁等對(duì)冬季雞舍內(nèi)環(huán)境因子與產(chǎn)蛋率的相關(guān)性進(jìn)行了分析[7]，該研究只考慮了溫度、風(fēng)速、氨氣濃度3個(gè)環(huán)境影響因子，沒(méi)有對(duì)濕度、二氧化碳等因素做全面分析。

針對(duì)以上不足，本研究通過(guò)對(duì)密閉式雞舍冬季小氣候環(huán)境參數(shù)進(jìn)行檢測(cè)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立雞舍小氣候環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能關(guān)系回歸模型，探討冬季層疊式密閉蛋雞舍多環(huán)境因子與蛋雞產(chǎn)蛋性能之間的關(guān)系，以期為密閉式蛋雞舍冬季環(huán)境調(diào)控與管理提供理論依據(jù)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和逼近任意非線性系統(tǒng)的能力，采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建的非線性評(píng)價(jià)模型，避免人為確定各指標(biāo)的權(quán)重帶來(lái)的主觀性，能夠滿(mǎn)足多因子耦合評(píng)價(jià)的要求，適合用于雞舍復(fù)雜環(huán)境的建模。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于自身算法的原因，誤差收斂速度慢，易陷入局部極小值[8]。因此，學(xué)者們提出采用遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法、蟻群算法等對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化[9-12]，能夠改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最優(yōu)和收斂速度慢的缺陷，提高了預(yù)測(cè)效果。本研究為了提高雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能關(guān)系回歸模型的擬合精度，提出了布谷鳥(niǎo)算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的改進(jìn)方法，通過(guò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)布谷鳥(niǎo)算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法速度更快、精度更高，從而能夠更加準(zhǔn)確地探尋冬季雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能的關(guān)系。

1 雞舍監(jiān)測(cè)試驗(yàn)

1.1 試驗(yàn)方案

試驗(yàn)雞舍為金安禽業(yè)（安徽省安慶市宿松縣）密閉式蛋雞舍。飼養(yǎng)品種為海蘭褐蛋雞，22～25周齡，養(yǎng)殖規(guī)模為 15 500羽。雞舍屋脊走向?yàn)槟媳狈较?，長(zhǎng)度92 m，跨12 m，高度2.80 m。在測(cè)試期間，采用側(cè)窗進(jìn)風(fēng)、縱向風(fēng)機(jī)排風(fēng)的通風(fēng)方式，采用自動(dòng)喂料系統(tǒng)，自由采食飲水。刮糞板自動(dòng)清糞，每日清糞1次，2～3 d消毒1次。

測(cè)量對(duì)象：（1）環(huán)境參數(shù)：溫度，濕度，二氧化碳，風(fēng)速，光照，氨氣。（2）產(chǎn)蛋量：每天人工記錄各試驗(yàn)組籠架的產(chǎn)蛋數(shù)、蛋質(zhì)量和存欄數(shù)。

測(cè)量時(shí)間：12月17日至1月20日（35 d），每天測(cè)量3次：07：00—09：00、13：00—15：00、18：00—20：00。

環(huán)境參數(shù)測(cè)量方法：雞舍結(jié)構(gòu)為三列四走道，每個(gè)走道按上、中、下、前、中、后分布9個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)監(jiān)測(cè)6個(gè)雞籠。雞舍環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布如圖1所示。

雞蛋測(cè)量方法：雞蛋每天收蛋前測(cè)1次，統(tǒng)計(jì)每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的雞蛋總數(shù)量和總質(zhì)量，除以該監(jiān)測(cè)點(diǎn)的雞的數(shù)量，算出平均每只雞的產(chǎn)蛋量。

1.2 數(shù)據(jù)選取及預(yù)處理

經(jīng)過(guò)以上的試驗(yàn)監(jiān)測(cè)可以得到雞舍內(nèi)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)每天3組環(huán)境數(shù)據(jù)和1個(gè)產(chǎn)蛋量數(shù)據(jù)，由于密閉式雞舍內(nèi)小氣候環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定，不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)的環(huán)境存在差異而同一監(jiān)測(cè)點(diǎn)一天內(nèi)波動(dòng)不大，所以將各點(diǎn)早中晚監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)取平均值作為一天當(dāng)中的環(huán)境數(shù)據(jù)平均值。這樣各監(jiān)測(cè)點(diǎn)每天的環(huán)境數(shù)據(jù)平均值與該點(diǎn)的產(chǎn)蛋量平均值一一對(duì)應(yīng)，便于后面建立雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能關(guān)系回歸模型?？紤]到測(cè)量試驗(yàn)期間可能存在由于機(jī)器故障（如喂料機(jī)停轉(zhuǎn)、風(fēng)機(jī)故障等）或外界干擾引起的少數(shù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)異?，F(xiàn)象，為避免影響建模結(jié)果，將這些異常數(shù)據(jù)剔除。將最終保留下來(lái)的數(shù)據(jù)做歸一化處理，目的是取消各維數(shù)據(jù)之間的數(shù)量級(jí)差別，避免因?yàn)檩斎胼敵鰯?shù)據(jù)數(shù)量級(jí)差別較大引起的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差較大。歸一化采用Matlab自帶函數(shù)mapminmax。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出的一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，理論上3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)輸入和輸出間的任意非線性映射[8]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型如圖2所示，輸入層和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)是基于問(wèn)題本身決定的，由于本設(shè)計(jì)的雞舍環(huán)境參數(shù)為溫度、濕度、光照、風(fēng)速、氨氣濃度、二氧化碳濃度共6個(gè)，所以輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)m為6。雞舍環(huán)境模型的目標(biāo)輸出為雞產(chǎn)蛋對(duì)應(yīng)任一訓(xùn)練樣本，實(shí)際輸出為yk，期望輸出為dk。隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度有較大影響：節(jié)點(diǎn)數(shù)太少，網(wǎng)絡(luò)不能很好地學(xué)習(xí)，需要增加訓(xùn)練的次數(shù)，精度也受影響;節(jié)點(diǎn)數(shù)太多，訓(xùn)練時(shí)間增加，網(wǎng)絡(luò)容易過(guò)擬合。本研究中根據(jù)隱含層節(jié)點(diǎn)選擇參考公式及多次試驗(yàn)將隱層節(jié)點(diǎn)設(shè)定為10個(gè)，最佳隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇參考公式為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中采用梯度下降法來(lái)調(diào)整各層連接權(quán)值和閾值，梯度下降法的計(jì)算過(guò)程是沿梯度下降的方向求解極小值，其結(jié)果受初始權(quán)值閾值影響較大[13]。因此在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前隨機(jī)初始化權(quán)值和閾值會(huì)導(dǎo)致BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致模型擬合效果不理想。因此本研究采用布谷鳥(niǎo)搜索（CS）算法結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)辦法，以解決上述問(wèn)題。

3 CS結(jié)合BP的算法改進(jìn)3.1 布谷鳥(niǎo)算法

布谷鳥(niǎo)搜索（cuckoo search，CS）算法是一種新提出的群體智能優(yōu)化算法，它的基本思想源于鳥(niǎo)類(lèi)的Levy飛行行為和布谷鳥(niǎo)的鳥(niǎo)巢寄生行為[14-17]，在算法中，利用Levy飛行更新解，這樣算法具有非常強(qiáng)的全局搜索能力，同時(shí)，根據(jù)巢寄生行為中原巢主發(fā)現(xiàn)布谷鳥(niǎo)卵的思想，對(duì)一部分解進(jìn)行丟棄并更新。

CS算法包括如下3個(gè)規(guī)則：（1）布谷鳥(niǎo)1次下1個(gè)蛋，隨機(jī)放在1個(gè)鳥(niǎo)巢中進(jìn)行孵化。（2）一部分鳥(niǎo)巢放著優(yōu)質(zhì)蛋，這些鳥(niǎo)巢將被保留到下一代。（3）布谷鳥(niǎo)蛋被寄主鳥(niǎo)發(fā)現(xiàn)，寄主鳥(niǎo)就丟棄鳥(niǎo)蛋或者鳥(niǎo)巢，尋找新的鳥(niǎo)巢，以免影響尋找優(yōu)化問(wèn)題的解。

3.2 CS-BP雞舍環(huán)境模型

當(dāng)前有很多專(zhuān)家學(xué)者都研究過(guò)使用布谷鳥(niǎo)算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。例如Nawi等做過(guò)關(guān)于布谷鳥(niǎo)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的驗(yàn)證，證明算法結(jié)合的效果精確度更高，運(yùn)算速度快，誤差更小[18]。屈遲文等使用布谷鳥(niǎo)算法優(yōu)化灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[19];高述濤等用布谷鳥(niǎo)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)[20]，都得到了較好的結(jié)果。這些研究中都是先使用布谷鳥(niǎo)算法在給定空間范圍內(nèi)進(jìn)行全局搜索，在布谷鳥(niǎo)算法迭代結(jié)束時(shí)將搜索結(jié)果賦予BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為其初始權(quán)值閾值進(jìn)行訓(xùn)練。但是在布谷鳥(niǎo)算法中，算法的搜索完全依靠隨機(jī)游走，因此不能保證算法快速收斂的性能，搜索結(jié)果也存在一定的隨機(jī)性。

本研究中對(duì)CS-BP算法提出了新的方案，在布谷鳥(niǎo)算法進(jìn)行搜索的過(guò)程中引入梯度下降算法，由于梯度下降算法有較強(qiáng)的局部搜索能力，這樣即保留了布谷鳥(niǎo)算法較強(qiáng)的全局搜索性能，又增加了算法的局部搜索精確性，并加快了收斂速度。最后在布谷鳥(niǎo)算法迭代結(jié)束時(shí)將最優(yōu)搜索結(jié)果賦予BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為其初始權(quán)值閾值進(jìn)行訓(xùn)練。這種方法能夠克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容易陷入局部最小的缺點(diǎn)。本研究將以具體試驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證其效果，改進(jìn)的算法具體如下。

首先在給定的空間范圍內(nèi)初始化種群并初始化算法的基本參數(shù)。其中每個(gè)鳥(niǎo)巢代表一組將要優(yōu)化訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，按照適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行計(jì)算（適應(yīng)度函數(shù)為誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)），找到當(dāng)前最優(yōu)的鳥(niǎo)巢位置。然后根據(jù)解的適應(yīng)度值的優(yōu)劣將種群分成2個(gè)部分，較劣解會(huì)通過(guò)Levy飛行更新;對(duì)于其余的較優(yōu)解，則通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度下降法增強(qiáng)局部搜索。部分劣解（pa）會(huì)被丟棄并以一個(gè)隨機(jī)步長(zhǎng)更新產(chǎn)生新解。將迭代多次的最優(yōu)質(zhì)的鳥(niǎo)巢作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)的權(quán)值和閾值，進(jìn)行梯度下降訓(xùn)練，得到最終雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能關(guān)系回歸模型。

為了檢驗(yàn)上述改進(jìn)算法的性能，本研究將雞舍監(jiān)測(cè)試驗(yàn)測(cè)得的環(huán)境參數(shù)預(yù)處理后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本來(lái)開(kāi)展算法檢驗(yàn)試驗(yàn)。本研究共690組環(huán)境樣本，590組用于模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練和自身檢測(cè)，另100組樣本用于進(jìn)行模型泛化能力檢測(cè)，利用決定系數(shù)R2、平均絕對(duì)誤差（MAE）和平均相對(duì)誤差（MAPE）來(lái)評(píng)價(jià)模型的擬合效果，R2越大越好，MAPE和MAE值則越小越好。評(píng)價(jià)指標(biāo)公式為高，沒(méi)有擬合效果非常差的情況出現(xiàn)，說(shuō)明這2種算法都很好地克服了陷入局部最優(yōu)的缺陷。對(duì)比10次試驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，改進(jìn)后的CS-BP整體擬合效果更好，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度更高。所以本研究最后將保留改進(jìn)后的CS-BP建立的雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能關(guān)系回歸模型。

4 對(duì)比模型

為了檢驗(yàn)本研究建立的CS-BPNN的雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能關(guān)系回歸模型的性能相比于采用其他算法是否更優(yōu)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）、遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GA-BPNN）、粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PSO-BPNN）進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)。本研究將試驗(yàn)測(cè)得的環(huán)境參數(shù)預(yù)處理后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本，構(gòu)建3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所有算法中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)為100代，學(xué)習(xí)率參數(shù)為0.1，分別用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、CS-BP算法，PSO-BP算法和GA-BP算法進(jìn)行訓(xùn)練回測(cè)?？紤]到智能優(yōu)化算法搜索模型最優(yōu)參數(shù)的隨機(jī)性，所有試驗(yàn)均重復(fù)10次，取最佳的1次結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，所有算法都在CPU雙核2.8 GHz，RAM8.00 GB，Windows 10，Matlab 2010b的平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)。PSO算法參數(shù)設(shè)置：種群規(guī)模為20，最大迭代次數(shù)為50，學(xué)習(xí)因子c1=c2=1.494 45;GA算法的參數(shù)設(shè)置：交叉概率=0.2，變異概率=0.1，種群個(gè)數(shù)和最大進(jìn)化次數(shù)與PSO算法相同;CS算法參數(shù)設(shè)置：鳥(niǎo)巢數(shù)為20，發(fā)現(xiàn)概率Pa=0.25，最大迭代次數(shù)為50。在搜索過(guò)程中達(dá)到最大迭代次數(shù)則停止搜索。試驗(yàn)結(jié)果如圖3、圖4、圖5、圖6所示。

通過(guò)表2的數(shù)據(jù)分析可以得知，布谷鳥(niǎo)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)試得到的平均相對(duì)誤差和平均絕對(duì)誤差都是最低的，決定系數(shù)最高，效果要優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試結(jié)果以及粒子群算法和遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試結(jié)果。這說(shuō)明選用布谷鳥(niǎo)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以建立更好更有效的雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能關(guān)系回歸模型。

5 結(jié)語(yǔ)

本研究介紹了使用布谷鳥(niǎo)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能關(guān)系回歸模型的改進(jìn)方法，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)選取以及預(yù)處理，將雞舍環(huán)境參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)，通過(guò)改進(jìn)的布谷鳥(niǎo)算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行迭代優(yōu)化，進(jìn)而建立雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能關(guān)系回歸模型。同時(shí)，本研究還將此方法與當(dāng)前主流的粒子群算法和遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及未優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)。結(jié)果表明，CS-BP算法能夠有效地分析雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能的關(guān)系。根據(jù)本研究建立的雞舍環(huán)境因子與產(chǎn)蛋性能關(guān)系回歸模型，可進(jìn)一步計(jì)算出產(chǎn)蛋量達(dá)到最高時(shí)的各環(huán)境因子參數(shù)值，從而為雞舍環(huán)境的調(diào)控的優(yōu)化提供理論基礎(chǔ)。

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