CN108805176A - 一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法 - Google Patents
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Abstract
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。
Description
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。
对于养殖时间比较长的鱼种，如果已经形成了足够多的数据资料，就不需要再进行实验采集了。通常，饲料公司会不定期将内部的养殖实验结果公布出来以促进养殖户科学投喂，这些企业数据常常是以统计表格的形式发布，表中的鱼体重、温度和溶解氧都是一个范围量，是模糊值，而投喂量是对应条件下的统计平均值，是确定数值。
两种途径得到的数据形式不同，但都反映了饲料投喂量与鱼体大小、水温和溶解氧的关系，其中体现的养殖规律是稳定，都可以作为建立随机森林回归模型的训练数据，利用这些数据建立预测模型之前，需要对数据进行归一化处理。
所述归一化预处理过程是对水体温度、水中溶解氧水平和鱼的平均体重的归一化处理，对于具有确定数值的因素指标数据，直接归一化到0和1之间；对于模糊的因素指标数据进行取区间中值的处理，然后将取中值后的数据归一化到0和1之间，进而消除不同量纲的影响，详细介绍如下：
步骤(1)：假设影响鱼类的投喂量的因素中的一个模糊取值位于区间(ai,bi)，记中值ci为ai和bi的算术平均，即为公式(1)：
(1)
步骤(2)：对于步骤(1)处理后的数据ci，取其最大数值记为vmax、最小值记为vmin，该因素的所有数据中任一个数值为ci、归一化数值记为ci'。归一化的过程如公式(2)：
(2)
所述样本数据分配过程是将样本数据分成训练样本集和测试样本集的过程，更具体的是将收集来的数据按照一定的比例分为随机森林的训练样本数据和测试样本数据，这里取二者比例为α:(1-α)，其中分配系数α∈(0,1)。
假设收集的样本数据共有N个，α是数据分配系数，则用于训练的样本数据为其中表示取整函数，其含义是不大于α.N的最大整数；记其中任意一个样本记为Mi＝(Xi；Yi)，Xi＝(Xi1,Xi2,…,XiK)表示第i个样本中影响投喂的因素参数，其中共有K个影响因素，Yi表示第i个样本的实际投喂量。
所述随机森林构建过程包括决策树构建以及使用决策树构成随机森林预测鱼饲料投喂量的算法过程，具体基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测算法构建过程如下：
步骤(1)：从M个训练样本中采用有放回的方式随机选取M个样本数据，每选取一次后将所选数据放回。
步骤(2)：在决策树的根部是随机选取的M个训练样本数据，记每一个样本中的特征数为K，分裂前随机选择K个特征中的k(k＜＜K)个特征，在k个特征中选择选最优的特征来决定左右子树的分裂，分裂的原则是能够使得分裂后的两部分残差平方和的和最小。在分裂后的两个结点处，分别随机选择k个特征按照相同原则分裂，直到叶子结点无法分裂，或者里面的样本都属于同一类，这样就生成一棵完整的决策树。
步骤(3)：将以上步骤(1)和步骤(2)重复m次得到m棵决策树，所有的决策树共同构成随机森林。
所述测试模型并评估预测精度是利用随机森林回归模型预测鱼饲料投喂量并评估预测精确度的过程，从测试样本集中随机取出n个测试样本，依次输入到m棵决策树中，得到每棵树的预测实数结果，所有树的预测结果取平均值就是某个样本对应的预测投喂量。取预测投喂量和测试样本的实际投喂量对比，评估预测的性能。本发明采用平均误差衡量预测精度，预测平均误差的定义如公式(3)：
(3)
其中Perr表示预测的平均误差，n表示测试中使用的总样本数，xi表示第i个数据中鱼饲料投喂量的真实值，yi表示利用第i个数据中环境参数和鱼体重预测出的投喂量。
本发明具有如下有益效果：基于随机森林回归算法根据鱼的体重和外部环境因素等相关数据进行鱼的最佳投喂量预测，实现鱼类的科学投喂和养殖。
附图说明
图1是本发明一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测的原理图。
图2为本发明一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测的实现流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。
一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法，具体选用的鱼种为大菱鲆，整个处理原理如图1所示，包括构建样本数据集过程、归一化预处理过程、样本数据集分配过程、随机森林构建过程和测试模型并评估预测精度过程。
所述构建样本数据集过程，首先分析影响大菱鲆鱼饲料投喂量的内因和外部环境因素，得出影响大菱鲆鱼饲料投喂量的因素包括鱼的体重、水中溶氧水平以及水的温度，得到表1示例数据。
表1原始示例数据
| 溶解氧(mg/(L·h)) | 体重(g) | 水温(℃) | 投喂量(g) |
| 4～6 | 5～10 | 10～12 | 0.92 |
| 4～6 | 25～50 | 16～18 | 1.42 |
| 6～8 | 10～25 | 12～14 | 1.34 |
| 6～8 | 50～100 | 14～16 | 1.21 |
| 8～10 | 25～50 | 14～16 | 1.70 |
| 8～10 | 100～200 | 18～20 | 1.05 |
所述归一化预处理过程，首先将每个影响因素通过式(1)进行取中值处理，处理后的数据如表2所示：
表2示例数据取中值处理
| 溶解氧(mg/(L·h)) | 体重(g) | 水温(℃) | 投喂量(g) |
| 5 | 7.50 | 11 | 0.92 |
| 5 | 37.5 | 17 | 1.42 |
| 7 | 17.5 | 13 | 1.34 |
| 7 | 75.0 | 15 | 1.21 |
| 9 | 37.5 | 15 | 1.70 |
| 9 | 150.0 | 19 | 1.05 |
将所有处理的中值归一化到0和1之间，这里的极值是正常养殖的一个经验范围，因而将模糊数据和具体的数据取相同极值归一处理。
对于溶氧量这一影响因素，其极大值和极小值分别是vmax＝10、vmin＝4；鱼的体重这一影响因素，其极大值和极小值分别是vmax＝500、vmin＝3；温度因素，其极大值和极小值分别是vmax＝22、vmin＝8。对于体重超出500g的鱼，在其它因素不变的情况下，体重的增加对摄食影响不到，所以，体重超出500g的鱼按照体重是500g处理，归一化后体重是1，其它因素数据如果有超出极值的情况，先近似成极值后归一化处理。
使用式(2)进行归一化处理，得到表3预处理结果。
表3示例数据预处理结果
所述样本数据集分配过程，采集的数据样本共有N个，这里取分配系数α为0.75，即用于训练的样本数据占样本总量的比重为75％、测试精确度的样本数据占样本总量的比重为25％。总的样本数据被分为训练样本以及测试样本两部分。
所述随机森林构建过程，训练样本集为记任一个样本为Mi＝(Xi；Yi)，，Xi＝(Xi1,Xi2,…,XiK)表示第i个样本中的养殖状态变量，其中共有K个影响因素，Yi表示第i个样本中的投喂量。这里影响鱼饲料投喂的因素数有三个，Xi1、Xi2和Xi3分别表示第i个样本中的溶氧量、体重和温度等影响因素的取值,Yi表示第i个样本实际的投喂量。
从M个训练样本中采用有放回的方法随机选取M个样本数据，每选取一次后将所选数据放回后重新选取。
训练开始时，所有随机样本都聚集在根结点，因为影响鱼饲料投喂的因素数是3，所以样本的特征数K为3；对M个样本随机选择K个特征中的k(k＝1)个特征和阈值比较，按照大小关系分裂得到两个分支结点，分裂的原则是能够使得分裂后的两部分残差平方和的和最小；对新生成的结点继续用相同方法分裂，直到叶子结点无法分裂，或者里面的样本都属于同一类时分裂结束，决策树生成。
重复进行50次数据的选择和决策树的生成，建立起由50棵决策树组成的随机森林。
所述测试模型并评估预测精度过程，包括两个内容：一是给出溶氧量、体重和温度等影响因素，利用随机森林预测最佳的投喂量，对比实际饲料投喂量；二是收集不同料号(即不同直径)饲料的投喂情况，利用随机森林回归、线性回归以及贝叶斯线性回归预测不同料号饲料的投喂量，统计分析不同方法对不同料号饲料的预测精度。
所述检验投喂量预测精度的方法是从个测试数据中，有放回地选取一组样本数据作为测试数据，将这些数据中的溶氧量、体重和温度等影响因素输入到随机森林中，得到每棵树的预测结果，将所有决策树的预测结果取平均值就是预测的最佳投喂量，其中一部分对比数据如表4所示。
表4预测投喂量和实际投喂量数据对比
| 溶解氧(mg/(L·h)) | 体重(g) | 水温(℃) | 实际饲料投喂量(g) | 预测投喂量(g) |
| 5 | 77.5 | 9 | 0.41 | 0.41 |
| 7 | 275 | 13 | 0.65 | 0.67 |
| 5 | 7.5 | 19 | 2.37 | 2.36 |
| 9 | 77.5 | 13 | 1.06 | 1.03 |
| 9 | 37.5 | 13 | 1.25 | 1.25 |
统计分析不同料号饲料的预测精度目的是评估基于随机森林的投喂量预测模型对饲料不同直径变化的适应性。
评估不同料号饲料的预测精度方法是收集不同料号饲料的投喂量数据及其对应的水温、溶解氧和鱼的体重数据，将不同料号数据输入到基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测模型，计算出相应的合理投喂量，通过式(3)计算预测误差，这里选择八种不同直径的颗粒饲料，分别标号为#1、#2、…、#8。为了评估随机森林预测模型的性能，使用了线性回归的算法以及贝叶斯线性回归的算法进行对比，从上表5中的对比数据，可以看出随机森林预测误差数值最小，预测精确度最高。
三种方法预测得到的预测误差如下表5所示。
表5不同料号的预测误差
| 料号 | 饲料直径(mm) | 样本数目 | 随机森林回归(g) | 线性回归(g) | 贝叶斯线性回归(g) |
| #1 | 1.9 | 1474 | 0.0030078 | 0.0658712 | 0.0658519 |
| #2 | 2.5 | 1433 | 0.0109795 | 0.4934266 | 0.4933861 |
| #3 | 3.2 | 1525 | 0.0140772 | 1.9104456 | 1.9112988 |
| #4 | 4.2 | 2185 | 0.0189312 | 6.3308087 | 6.3285913 |
| #5 | 5.2 | 2887 | 0.0269135 | 12.0821961 | 12.0823677 |
| #6 | 6.3 | 3142 | 0.0509549 | 27.5835019 | 27.5852460 |
| #7 | 7.8 | 2555 | 0.1671066 | 54.5473844 | 54.5241796 |
| #8 | 9.5 | 1450 | 0.1044149 | 81.4577652 | 81.4539443 |
虽然具体实施方式选用一种具体的鱼类(即大菱鲆鱼)，但是需要指出的是大菱鲆鱼的选用只是为了阐述本发明进行预测鱼饲料投喂量应使用一种鱼类进行预测，并不是局限于该鱼类，对于其它鱼类也可以使用相同的方法进行预测，其次，本技术领域的普通技术人员，在本发明的范围内，进行的任何非本质的变形及应用均属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法，其特征在于：包括采集投喂过程中影响鱼饲料投喂量的若干因素指标，并获取相应指标下实际饲料投喂量，建立样本集；
分析影响鱼饲料投喂量的若干因素指标的数据变化范围，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；
根据训练集中的影响鱼饲料投喂量的若干因素指标和对应的实际饲料投喂量，建立一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测模型，如下式：
y＝f(x1,…,xM)
其中，xi(i＝1,…,M)表示影响鱼饲料投喂量的若干因素指标；y表示养殖中饲料的实际投喂量；
从测试样本集中随机选取影响鱼饲料投喂量的一组因素指标，输入到鱼饲料投喂量预测模型，得到对应的预测投喂量，并评估预测精度。
2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法，其特征在于：所述若干影响因素指标包括：水温、水中溶解氧水平和鱼塘中鱼的平均体重。
3.根据权利要求1所述的一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法，其特征在于：所述归一化预处理，对于模糊的因素指标数据用区间中值代替模糊数据，然后将中值归一化到0和1之间；对于具有确定数值的因素指标数据，直接归一化到0和1之间。
4.根据权利要求1所述的一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法，其特征在于：所述训练样本集和测试样本集的使用是有放回地选取样本数据参与训练和测试。
5.根据权利要求1所述的一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法，其特征在于：所述建立基于随机森林预测模型包括决策树构建以及使用决策树构成随机森林预测鱼饲料投喂量的算法过程。
6.根据权利要求1所述的一种基于随机森林回归的鱼饲料投喂量预测方法，其特征在于：所述测试模型并评估预测精度是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，并评估预测精度的过程。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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2018
- 2018-05-21 CN CN201810489966.4A patent/CN108805176A/zh not_active Withdrawn
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