【摘 要】
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我国奶牛近年来年末存栏量呈现逐年上升趋势,牛奶与乳制品越来越受到人们的欢迎,居民对牛奶的需求量也日益增加,奶牛现代化养殖与饲养水平的提高都极大的改善了奶牛场的生产效率与奶牛单产水平,并且提高了牛奶的品质;本文通过综合奶牛生产性能测定（DHI）中的数据进行模型的搭建与产奶量预测分析,本文主要工作如下:阅读和整理了大量文献,总结分析了国内外研究现状和传统产奶量预测模型,重点研究了传统产奶量预测模型以及
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我国奶牛近年来年末存栏量呈现逐年上升趋势,牛奶与乳制品越来越受到人们的欢迎,居民对牛奶的需求量也日益增加,奶牛现代化养殖与饲养水平的提高都极大的改善了奶牛场的生产效率与奶牛单产水平,并且提高了牛奶的品质;本文通过综合奶牛生产性能测定（DHI）中的数据进行模型的搭建与产奶量预测分析,本文主要工作如下:阅读和整理了大量文献,总结分析了国内外研究现状和传统产奶量预测模型,重点研究了传统产奶量预测模型以及现代化奶牛养殖发展状况与应用情况,然后对于相关的奶牛产奶量预测进行深入的探究与阅读,了解到相关工作并未完善仍然有很大的待发展与挖掘空间,接着通过对奶牛场的数据进行收集与处理,由于数据中存在缺失值和异常值,采用平均值和箱线图进行缺失值填充和异常值检测。在处理好数据后对其特征值与预测的标签变量进行相关性分析,发现产奶量数据存在相关性较弱的问题,针对该问题,提出一种基于RF-PSO-BP的产奶量预测模型。首先,采用符号回归算法构建新特征,扩充数据的维数同时提高特征相关性;其次,针对BP神经网络易陷入局部最优的问题,采用粒子群优化网络权重,有效提升模型表征能力;然后,为选择数据有效特征,采用随机森林进行特征重要性排序,筛选重要性较大的特征作为模型输入,有效提升建模能力,实验表明,本文所提模型可有效预测产奶量;最后,设计与实现了基于B/S结构的奶牛智慧化管理系统。
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