杨断利 李 今 陈 辉 耿浩川 王德贺 张 然

(1.河北农业大学信息科学与技术学院， 保定 071001； 2.河北农业大学动物科技学院， 保定 071000；3.辛集市动物疫病预防控制中心， 辛集 052360)

0 引言

封闭蛋鸡舍环境中存在多种有害气体，主要包括氨气、硫化氢、二氧化碳等[1]。有害气体的存在会对蛋鸡的健康和生产性能产生不同程度的危害[2-4]。有害气体中的硫化氢容易引起鸡的肺部水肿，氨气容易引起鸡眼结膜发炎，二氧化碳浓度过高容易引起鸡呼吸困难[5-7]。目前，部分蛋鸡舍养殖条件较差，没有安装对养殖环境进行有效监测和调控的设备[8-9]。部分鸡舍安装有养殖环境监控设备，但往往将传感器测量的有害气体浓度数据直接用于系统调控，而并未对数据进行分析和处理[10]。气体传感器存在的交叉敏感性问题往往导致测量结果误差较大。

近年来，国内外对BP神经网络算法的研究已经相对成熟，BP神经网络以其非线性映射及并行处理的能力,常被用于解决因交叉敏感性而导致气体传感器测量精度不够的问题。但是，BP神经网络算法在训练过程中存在易陷入局部极小值的情况，致使测量精度的提高程度往往并不理想。为了进一步提高测量精度，利用改进粒子群算法(Improved particle swarm optimization，IPSO)优化BP神经网络模型，可明显改善BP神经网络易陷入局部极小值的现象。

国内对鸡舍有害气体监测系统的研究主要集中在数据采集和传输技术方面[11-13]，利用智能算法对鸡舍有害气体数据进行处理的相关……