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龍圖騰網恭喜青島科創信達科技有限公司申請的專利基于最優延時去趨勢和逐步回歸的雞舍生產預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114529098B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210186302.7，技術領域涉及：G06F18/27；該發明授權基于最優延時去趨勢和逐步回歸的雞舍生產預測方法是由趙雅坤;金鑫;王福寶設計研發完成，并于2022-02-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于最優延時去趨勢和逐步回歸的雞舍生產預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于最優延時去趨勢和逐步回歸的雞舍生產預測方法，屬于養殖業生產信息預測技術領域。本發明包括如下步驟：S1：雞舍生產預測模型的建立：建立過程分為如下兩個維度：S11：生產數據時間序列、S12：環境數據時間序列；S2：雞舍生產預測模型的預處理：S21：生產數據時間序列的DFA去趨勢處理、S22：環境數據時間序列的SCCF分析最優延時；S3：環境因素逐步回歸方程的建立、S4：產蛋量波動回歸曲線的擬合、S5：未來雞舍生產信息的預測。本發明廣泛結合雞舍環境和生產信息預測未來生產的技術，能夠準確預測雞的生產信息，使得養殖產品的質量和數量都大幅提高，提高養殖戶的收益。

本發明授權基于最優延時去趨勢和逐步回歸的雞舍生產預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于最優延時去趨勢和逐步回歸的雞舍生產預測方法，其特征在于，包括如下步驟：S1：雞舍生產預測模型的建立：建立過程分為如下兩個維度：S11：獲取歷史時間段內的雞舍日產蛋數據，組成生產數據時間序列，并存儲于計算機內；S12：獲取歷史時間段內的溫度、濕度、二氧化碳濃度、負壓、風速數據，組成環境數據時間序列，并存儲于計算機內；S2：雞舍生產預測模型的預處理：通過數據預處理技術對雞舍生產預測模型中的異常數據剔除，其中：所述數據預處理技術分為如下小步：S21：生產數據時間序列的DFA去趨勢處理，包括如下小步：建立雞舍產蛋量新序列： （1）式中：x為原雞舍生產序列的均值；xk為k時刻雞舍產蛋量；N為雞舍生產序列的區間長度；對區間長度為N的雞舍產蛋量新序列進行劃分，得到互不重疊的等長度為S的子區間；對每個子區間的數據進行多項式回歸擬合，得到雞舍生產信息局部趨勢函數，以消除雞舍生產數據時間序列各子區間內趨勢，計算其方差均值公式如下： （2） （3）式中：v為不同數據段的標號；s為新數據序列的長度；y為雞舍數據產蛋量序列；Ns為序列重構后區間的個數；確定全序列的q階波動函數，計算出去趨勢后的產蛋量波動序列： （4）式中：exp{}為以e為底的指數計算公式；2Ns為二倍的區間個數；1q為DFA中波動函數階次的倒數；S22：環境數據時間序列的SCCF分析最優延時，包括如下小步：獲取DFA去趨勢處理的生產數據時間序列，并分析其與本地的環境數據時間序列的相關性，包括如下情況：情況一：通過數據序列窗口滑動分析，當環境數據時間序列與生產數據時間序列的相關性小于某一閾值，則繼續滑動尋找；情況二：通過數據序列窗口滑動分析，當環境數據時間序列與生產數據時間序列的相關性大于某一閾值，則該數據序列窗口即為待剔除的最優時間延時；將最優時間延時剔除即為去掉延時信息的環境數據時間序列；S3：環境因素逐步回歸方程的建立：將去掉延時的環境數據進行非線性歸一化變換，轉換為易于分析的環境因素，最終建立環境因素和生產數據序列之間的逐步回歸方程；S4：產蛋量波動回歸曲線的擬合：將處理后的環境變量與生產變量按照顯著性的大小依此代入逐步回歸方程，擬合出產蛋量波動回歸曲線；S5：未來雞舍生產信息的預測：將此波動值與雞舍產蛋穩定值相加和，便可得到雞舍生產數據的預測模型，實現使用環境數據完成對未來雞舍生產信息的預測。

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