基于深度残差收缩记忆网络的猫粮投喂量预测方法

本发明公开了基于深度残差收缩记忆网络的猫粮投喂量预测方法，包括以下步骤：S1、控制器采集若干传感器的数据建立历史数据库；S2、对历史数据库内数据进行数据处理；S3、将处理后的历史数据库输入深度残差收缩记忆网络WDRSNT中进行网络训练；S4、将训练后的模型部署到控制器中，控制器采集实时数据预测猫粮投喂量；到达猫粮投喂时间时投喂预测出的猫粮量。本发明通过多传感器采集宠物属性信息数据、宠物粮食投喂数据、如厕信息数据等信息作为模型的训练数据，然后通过训练深度残差收缩记忆网络模型学习猫咪排泄习惯与饮食习惯，从而预测出准确且符合当前宠物健康饮食状态下合理的猫粮投喂量，使猫咪得到健康、科学的投喂。