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本研究为了寻求一种对肉牛胴体性状预测准确性较高的方法,运用DPS数据处理系统和SAS软件比较偏最小二乘回归、GM（1,N）灰色系统和BP神经网络3种常用的预测模型对肉牛胴体性状的预测能力。选择肉牛7个宰前生长性状（体高、体长、胸围、腹围、管围、宰前活体质量、平均日增体质量）,对2个重要的胴体性状（胴体质量和净肉质量）进行预测。结果表明：偏最小二乘回归方法在肉牛胴体性状预测方面准确性最高;GM（1,N）灰色系统和BP神经网络预测准确度偏低。本研究还将3种预测结果相结合,取其均值,大大提高了预测的准确性。这一