曾志雄，罗毅智，余乔东，蔡 任，吕恩利，夏晶晶,2

(1 华南农业大学 工程学院，广东 广州 510642； 2 广东机电职业技术学院，广东 广州 510515)

集约化猪舍是一个复杂的小气候环境，受内、外部环境的影响，猪舍内部温度具有波动、滞后、强干扰、多耦合等特征。而温度是养猪生产过程中的重要影响因素[1]。猪舍内部环境过热、过冷、潮湿等不良环境条件，可导致猪体不适、生产能力下降、成活率降低，甚至诱发感冒、腹泻或呼吸道疾病等[2]。据美国国家研究委员会 (National research council,NRC)报道，在一定范围内，气温每升高1 ℃，猪采食量减少 40 g；在持续高温 (28～35 ℃)环境下，生猪日采食量较常温下降14%，日增质量下降21%，料重比增加0.23。为降低能耗、减少饲料消耗、优化猪舍环境，前人研究了生猪养殖环境下相对湿度、二氧化碳浓度、氧气浓度、氨气浓度、硫化氢浓度等环境因子对温度预测的影响[3-4]，进而精准预测猪舍温度，并提出环境调控与预警方案[5-6]，提高了生猪养殖存活率，对我国养猪产业具有重要的实际意义。

目前，国内外学者主要从理化统计模型和算法分析2个方面对养殖场温度预测进行相关研究[7-14]。Norton等[15]和Andonov等[16]探索了自然通风下畜舍温度的变化规律，但受限于应用场景，模型稳定性尚不明确，预测精度还不能满足应用。随着计算机性能的发展，算法分析展现其稳定性和预测精度高的特点。杨柳[17]提出基于历史温湿度序列进行多尺度分析，得到温湿度的变化规律曲线，并通过支持向量机回归预测出下一时刻猪舍内温湿度值，该算法发挥了支持向量机对线性数据的拟合特性，但是对温度的预测精度及准确性较低。……