基于机器学习方法预测母猪产仔数性状

发布时间：2021-07-20 09:50

　　为指导养猪生产者更好地预测母猪的产仔数性状,尽早淘汰繁殖力较差的母猪,提升母猪群体的繁殖潜力,对记录了母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数的生产数据进行处理和描述统计,使用R软件中的Boruta包筛选出影响母猪产仔数性状的重要特征如品种、胎次、配种季节等,利用传统回归分析方法（LR）和不同机器学习方法—决策树（decision tree,DT）、K近邻（K-nearest neighbor,KNN）、支持向量机（support vector machine,SVM）对产仔数性状进行回归分析,最后比较机器学习方法与传统回归方法建模的优劣。结果显示,母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数不同回归分析方法的R²均达到0.71以上（0.71～0.88）,体现了特征选择的正确性;在预测母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数中SVM模型均显著优于其他机器学习模型（P<0.05）并且要优于传统回归方法,而且在以上模型中预测1 kg以上仔猪数的SVM模型最优。因此,在今后的养猪生产中机器学习方法... 

【文章来源】：华中农业大学学报. 2020,39(04)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

预测 1 kg以上仔猪数的模型比较

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3292598