Resumen

El estudio tiene como objetivo mejorar los ingresos económicos de la industria porcina bajo regulaciones ambientales y controlar la contaminación ambiental causada por la cría de cerdos. Se propone utilizar una red neuronal de memoria a largo plazo (LSTM) combinada con regulaciones ambientales para predecir el precio de los cerdos vivos, reducir el costo del control de la contaminación ambiental y mejorar la eficiencia de producción de la cría de cerdos. En primer lugar, se realizan análisis sobre la estructura industrial y la contaminación porcina en China, y se llevan a cabo estudios sobre la inevitabilidad de la cría de cerdos a gran escala e intensiva. Luego, se coordinan la cría de cerdos y la contaminación ambiental bajo la regulación ambiental. Desde la perspectiva de la productividad total de factores verdes, se calcula la ganancia de la cría de cerdos y el costo del control de la contaminación ambiental. A continuación, se utiliza la red neuronal LSTM para predecir el precio de los cerdos vivos, controlando así efectivamente la escala de

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Estudio; Industria de cría de cerdos; Regulación ambiental; Contaminación; Red neuronal LSTM; Predicción de precios
• Keywords:Study; Pig breeding industry; Environmental regulation; Pollution; LSTM neural network; Price prediction