Разработка модели прогнозирования показателей животноводства с применением сетей Колмогорова-Арнольда

Аннотация

Глазырин И.Е., Черепенин В.А., Хорошко М.Б.

Дата поступления статьи: 15.07.2024

Данная статья исследует различные архитектуры нейронный сетей, с целью создания моделей в сфере сельского хозяйства, с акцентом на их использование в животноводческих хозяйствах. В работе приведено описание архитектуры сетей Колмогорова-Арнольда, рассмотрены этапы сбора и предварительной подготовки данных, процесс обучения нейронных сетей, а также их внедрения. В результате были разработаны модели с применением сетей Колмогорова-Арнольда и многослойного персептрона. В ходе исследования проведено сравнение эффективности предложенных архитектур. Эксперимент демонстрирует, что сети Колмогорова-Арнольда обладают более высокой точностью в предсказаниях, что делает их перспективным инструментом для прогнозирования. Разработанная модель была интегрирована в разрабатываемую информационную систему животноводческого хозяйства для прогнозирования роста, здоровья и других показателей животных, позволяя более точно управлять процессом выращивания.

Ключевые слова: точное животноводство, сеть Колмогорова-Арнольда, моделирование, нейронная сеть, мониторинг, выращивание, моделирование данных, прогнозирование

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

4.2.4 - Частная зоотехния, кормление, технологии приготовления кормов и производства продукции животноводства

.