基于BP人工神经网络的肉鸡生产风险预警模型研究的开题报告.docx

基于BP人工神经网络的肉鸡生产风险预警模型研究的开题报告

一、研究背景

肉鸡是农业中盈利较高的养殖项目之一，但肉鸡养殖中存在着许多风险因素，如疾病流行、气候变化、市场波动等，这些风险因素会对肉鸡生产产生巨大的影响，导致经济损失。因此，建立一种有效的肉鸡生产风险预警模型对于保障肉鸡养殖的稳定盈利具有重要意义。

二、研究目的及意义

本研究旨在建立一种基于BP人工神经网络的肉鸡生产风险预警模型，以预测肉鸡养殖中可能出现的风险，并提出相应的应对策略，从而有效降低风险造成的经济损失，保障肉鸡生产的稳定性与盈利性。

三、研究方法及流程

本研究将采用BP神经网络模型进行建模，通过对肉鸡养殖相关数据进行学习与训练，建立肉鸡生产风险预警模型。具体流程如下：

1.收集肉鸡生产相关数据，包括养殖环境、饲料配制、疫情、气候等因素；

2.对数据进行预处理与特征提取，获取有意义的数据特征；

3.建立BP神经网络模型，将处理后的数据输入网络中进行学习与训练，预测肉鸡养殖中可能出现的风险；

4.根据预测结果提出相应的应对策略，以降低风险造成的经济损失，保障肉鸡生产的稳定性与盈利性。

四、预期成果

建立基于BP人工神经网络的肉鸡生产风险预警模型，能够提供针对性的风险预警，为肉鸡养殖业提供科学有效的风险管理方法，降低风险造成的经济损失，提高养殖效益和经济效益。同时，还可为其他畜牧养殖项目的风险预警提供参考。