【正文】 飲水量的數(shù)據(jù)。監(jiān)測(cè)生產(chǎn)特性通常很難，因?yàn)殡S機(jī)性和反饋上系統(tǒng)性的變化經(jīng)常使得對(duì)數(shù)據(jù)的翻譯變得復(fù)雜。在變化點(diǎn)的問(wèn)題上有很多文獻(xiàn)，參見(jiàn)Christensen and Rudemo (1996) 和 Cs246。 and Horv225。在本研究中，變化點(diǎn)問(wèn)題是由于數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)性而變得復(fù)雜。這篇論文的目的在于以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)飲水量為基礎(chǔ)，開(kāi)發(fā)出一種方法監(jiān)測(cè)幼豬的生長(zhǎng)情況的方法。一種相似的方案來(lái)自于Iwersen（1997）。中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文材料2材料飲水量的采集來(lái)自于商業(yè)農(nóng)場(chǎng)18個(gè)編組411周齡的豬。每組豬都有相同的斷奶時(shí)間。在這三個(gè)農(nóng)場(chǎng)中，我們參考丹麥飼養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)建立了標(biāo)準(zhǔn)的谷物豆類飲食標(biāo)準(zhǔn)，所有的模型中，水由自動(dòng)飲水器控制。農(nóng)場(chǎng)A農(nóng)場(chǎng)B農(nóng)場(chǎng)C每部分豬群數(shù)12244豬群豬數(shù)3530250課題部分?jǐn)?shù)211地板樣式部分板條部分板條厚墊草飼喂系統(tǒng)自動(dòng)管道喂食器自動(dòng)管道喂食器自動(dòng)管道喂食器飼喂方案無(wú)限制無(wú)限制無(wú)限制每個(gè)飲水器豬數(shù)171530表21 農(nóng)場(chǎng)A和B生產(chǎn)狀況幾乎相同，是相對(duì)來(lái)說(shuō)小豬群和漏縫地板而C農(nóng)場(chǎng)是大豬群和厚墊草地板C和A、B相比有著兩倍的單位飲水器的豬數(shù)圖21 水和飼料攝入，溫度和相對(duì)濕度電子監(jiān)測(cè)。本課題僅使用飲水量數(shù)據(jù)飲水量每?jī)煞昼姲凑湛偟墓牧坑涗浺淮?。?4小時(shí)數(shù)據(jù)會(huì)通過(guò)調(diào)制解調(diào)器連接傳送到數(shù)據(jù)中心。電子記錄和日志記錄的數(shù)據(jù)被安排為分批傳送。由于技術(shù)問(wèn)題，18組中只有12個(gè)時(shí)間序列是完整的。圖21中呈現(xiàn)的一組350頭斷奶29天的幼豬內(nèi)兩分鐘內(nèi)的飲水量。圖中點(diǎn)的密集程度代表著一天中豬非常量飲水行為。我們需要做的第一步是數(shù)據(jù)是否能夠重復(fù)，也就是說(shuō)對(duì)于每一個(gè)觀察，我們應(yīng)該能夠形成有對(duì)數(shù)據(jù)依據(jù)的預(yù)期。為了減少這些隨機(jī)性的干擾，讓數(shù)據(jù)更加容易處理，兩分鐘的數(shù)據(jù)被整合在一起。一項(xiàng)按照20分鐘計(jì)算，對(duì)1h到4h求和區(qū)間的估值表明1h間隔是處理數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)不丟失信息之間最好的平衡。圖12 一組350頭斷奶29天的幼豬內(nèi)兩分鐘內(nèi)的飲水量圖22 圖2中2分鐘的量被合并到一個(gè)小時(shí)（圖23）在表一中盡管豬生長(zhǎng)條件有著相當(dāng)可觀的區(qū)別，但這種幼豬的飲水模型在所有的四部分豬中幾乎是相同的（同樣在所有三個(gè)農(nóng)場(chǎng)）。在豬的生長(zhǎng)過(guò)程中飲水量也相應(yīng)增加由于生物學(xué)上的差異和測(cè)量誤差數(shù)據(jù)有一些隨機(jī)性誤差下一節(jié)中，我們將會(huì)介紹一種專門適應(yīng)飲水?dāng)?shù)據(jù)特點(diǎn)的檢測(cè)方法。休華特開(kāi)發(fā)出了一些商業(yè)生產(chǎn)分析技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)用來(lái)監(jiān)測(cè)連續(xù)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)品質(zhì)量狀況（參見(jiàn) Montgomery，1996，第四章）。SPC被用來(lái)監(jiān)測(cè)一種產(chǎn)品的特性，當(dāng)這一正在監(jiān)測(cè)的特性超過(guò)預(yù)設(shè)的范圍的時(shí)候就會(huì)發(fā)出警告。由于預(yù)期的數(shù)值并不是保持穩(wěn)定狀態(tài)，因此監(jiān)測(cè)生長(zhǎng)中的豬的飲水量也在某種程度上更加復(fù)雜。飲水行為作為豬生理活動(dòng)的一個(gè)響應(yīng)我們對(duì)可察覺(jué)的過(guò)程進(jìn)行了改進(jìn)。因此，我們需要轉(zhuǎn)化時(shí)間序列下的飲水量的數(shù)據(jù)來(lái)適應(yīng)SPC的框架。數(shù)據(jù)通過(guò)動(dòng)態(tài)線性模型被模式化，使得數(shù)據(jù)非常適合模擬動(dòng)態(tài)周期演化。這一模型由一個(gè)線性疊加的模型和一個(gè)24小時(shí)循環(huán)周期模型組成，而周期模型也是由一系列子模型構(gòu)成。圖31 （a）一段連續(xù)的斷奶幼豬每小時(shí)群體飲水量。在這個(gè)框架下，DLM像Madsen所描述的那樣被用來(lái)先一步做飲水量的預(yù)測(cè)。當(dāng)過(guò)程模型是有效的時(shí)候，對(duì)于這種偏離或者說(shuō)是預(yù)測(cè)錯(cuò)誤，我們可以把它認(rèn)為是具有零均值的獨(dú)立的隨機(jī)誤差項(xiàng)。關(guān)于詳細(xì)如何計(jì)算預(yù)測(cè)，參見(jiàn)（West and Harrison 1997, pp. 103–104）。后者在圖31中有表示，圖31表明來(lái)自于DLM中，基于一組斷奶幼豬的標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)誤差總和在斷奶后最初的20天有著嚴(yán)重的腹瀉爆發(fā)。我們可以很清楚的從圖中看到預(yù)測(cè)誤差總和在發(fā)現(xiàn)腹瀉之前的12天明顯增加，這一增加表明了一種數(shù)據(jù)和模型之間的系統(tǒng)偏差。這種下面所描述的監(jiān)測(cè)觀念是基于DLM和累和或者是累積和控制圖的。然后我們用累積和控制圖發(fā)現(xiàn)在什么時(shí)候預(yù)測(cè)誤差的時(shí)間序列偏離了零值。累積和可以用來(lái)發(fā)現(xiàn)在什么時(shí)候一個(gè)進(jìn)程偏離了給定的目標(biāo)值。Si=t=1i（Ytft）如果過(guò)程仍在控制中，那么累積和Si應(yīng)該隨機(jī)在0值附近浮動(dòng)。因此，如果Si有變化的趨勢(shì)，我們就可以認(rèn)定過(guò)程平均值已經(jīng)變動(dòng)了。我們考慮了兩種典型的累積和，表格式的累積和和V字式的累積和。V字式累積和原理參見(jiàn)圖5所示。如果所有之前的累積和數(shù)，S1，S2，…Si1位于V字的兩個(gè)“胳膊”里面，則我們認(rèn)為過(guò)程控制中，如果有一累積和在任何時(shí)候都在“胳膊”外面，我們就認(rèn)為進(jìn)程失控。對(duì)于生產(chǎn)者來(lái)說(shuō)，如何在由于豬成長(zhǎng)引起的預(yù)測(cè)誤差總量的變化和像腹瀉這樣疾病突發(fā)引起的變化之間區(qū)別很重要。我們通過(guò)V字型累積和圖講到如何分清長(zhǎng)期和短期。V字型可以由引線距離d和角度ψ定義，引線距離是從開(kāi)頭時(shí)到頂點(diǎn)（也就是V的交點(diǎn)）之間的距離，見(jiàn)圖5（a）角度ψ是V字型夾角的一半。這種方式的累積和，可以參見(jiàn). Johnson and Leone (1974) 和Montgomery (1996).后者建議選擇d=2δ2ln?(1βα)和ψ=tan1(Δ2A)α代表錯(cuò)誤得出已經(jīng)發(fā)生轉(zhuǎn)變的可能性（一種錯(cuò)誤警報(bào)），β為已經(jīng)存在的未能監(jiān)測(cè)出變動(dòng)的概率，Δ為希望捕捉到的變動(dòng)。Montgomery（1996）推薦A值介于σ和2σ之間。一個(gè)既定數(shù)量尺寸條件下的預(yù)測(cè)誤差指示著相同尺度下豬的健康狀況中的不穩(wěn)定性，這一點(diǎn)很重要。在50天的生產(chǎn)周期里，141天中每天都表明記錄中飲水量數(shù)據(jù)的平均水平按照數(shù)值4的因素增加。另一個(gè)問(wèn)題是，在不同的設(shè)施系統(tǒng)中，動(dòng)物數(shù)量對(duì)記錄的飲水總量的影響有著很大的不同。為了解決這一難題，很明顯我們需要把預(yù)測(cè)誤差按照相對(duì)比例轉(zhuǎn)換，這樣以來(lái)我們就可以運(yùn)用簡(jiǎn)單的標(biāo)準(zhǔn)化誤差來(lái)代替絕對(duì)誤差。具體的參數(shù)Δ，α，β的值取決于人們認(rèn)為多大的偏離零值的累積誤差能表現(xiàn)出豬的健康問(wèn)題。4例證在之前的章節(jié)里重點(diǎn)主要是理論模型構(gòu)建，本章中，通過(guò)在實(shí)驗(yàn)中一個(gè)農(nóng)場(chǎng)中的數(shù)據(jù)選取達(dá)到模型對(duì)特殊的情形給予警告的功能。時(shí)間序列是完整的，沒(méi)有信息丟失。包含監(jiān)測(cè)到腹瀉的一系列數(shù)據(jù)。包含豬受到應(yīng)激的一系列數(shù)據(jù)。包含豬沒(méi)有飼養(yǎng)的一系列數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是連續(xù)性記錄，直到仔豬50天后離開(kāi)設(shè)施。如果模型越敏感，那么我們得出錯(cuò)誤的預(yù)警的概率就越高。比例因子A在12之間最為合適。δ=Δσ==，引線間距d=2δ2ln1βα==ψ=tan1Δ2A=1=176。對(duì)于DLM，在某些方便我們需要特別考慮。我們?cè)懻撨^(guò)調(diào)和成分對(duì)模型的循環(huán)部分做出了多少貢獻(xiàn)，然后我們發(fā)現(xiàn)具有三個(gè)調(diào)和成分的模型表現(xiàn)的最為出色。為了評(píng)價(jià)最優(yōu)設(shè)置的穩(wěn)定性，由Madsen等人描述的優(yōu)化程序我們把它用在了第二章講述的12個(gè)完整的時(shí)間序列中。大多數(shù)的不規(guī)則序列是由于豬生理狀況